美团搜索：粗排优化黑科技，如何又快又好地让你的商品更靠前？

粗排在美团搜索中的重要性

粗排是工业界搜广推系统的重要模块，美团搜索也不例外。在美团搜索的整个排序流程中，粗排处于最上游的位置，负责将大量候选商品进行初步筛选，为精排提供候选集。粗排的效果直接影响到精排的效率和最终的排序结果。因此，美团搜索粗排优化一直是团队重点关注的方向。

美团搜索粗排优化探索

美团搜索粗排优化主要从精排联动和效果性能联合优化两方面入手。

1. 精排联动优化

精排联动优化是指将粗排和精排紧密结合，相互协同优化。粗排为精排提供候选集，精排对候选集进行二次排序。粗排和精排之间存在着强烈的相关性，粗排的效果直接影响到精排的效率和最终的排序结果。因此，我们可以通过优化粗排和精排之间的联动，来提升粗排的效果。

2. 效果性能联合优化

效果性能联合优化是指在提升粗排效果的同时，也要兼顾粗排的性能。粗排作为整个排序流程的上游模块，其性能直接影响到整个排序流程的效率。因此，我们在优化粗排效果的同时，也要注意控制粗排的复杂度，避免对性能造成过大的影响。

美团搜索粗排优化实践

美团搜索粗排优化主要包括以下几个方面的实践：

1. 粗排模型优化

粗排模型优化是指对粗排模型的结构、参数和训练方法进行优化，以提升粗排模型的准确率和召回率。美团搜索粗排模型优化主要包括以下几个方面：

• 模型结构优化： 我们通过尝试不同的模型结构，如深度神经网络、决策树、逻辑回归等，来寻找最适合美团搜索粗排任务的模型结构。
• 模型参数优化： 我们通过调整模型的参数，如学习率、正则化系数等，来优化模型的性能。
• 模型训练方法优化： 我们通过尝试不同的模型训练方法，如梯度下降法、随机梯度下降法、AdaGrad等，来优化模型的训练速度和收敛性。

2. 粗排数据优化

粗排数据优化是指对粗排模型的训练数据进行优化，以提升粗排模型的准确率和召回率。美团搜索粗排数据优化主要包括以下几个方面：

• 数据清洗： 我们对粗排模型的训练数据进行清洗，去除其中错误或不准确的数据，以提高训练数据的质量。
• 数据增强： 我们通过对粗排模型的训练数据进行增强，如数据采样、数据合成等，来增加训练数据的数量和多样性，以提升模型的泛化能力。

3. 粗排召回优化

粗排召回优化是指优化粗排模型的召回率，以确保粗排模型能够召回更多的候选商品。美团搜索粗排召回优化主要包括以下几个方面：

• 召回策略优化： 我们通过优化召回策略，如贪心策略、随机策略等，来提升粗排模型的召回率。
• 召回过滤优化： 我们通过优化召回过滤策略，如阈值过滤、置信度过滤等，来提升粗排模型的召回率。

美团搜索粗排优化经验和教训

美团搜索粗排优化过程中积累了一些经验和教训，现总结如下：

1. 经验

• 业务理解是关键： 粗排优化需要对业务有深入的理解，才能真正优化粗排的效果。
• 数据是基础： 粗排优化需要大量的数据来训练模型，数据质量直接影响到粗排的效果。
• 模型选择要谨慎： 粗排模型的选择需要根据业务场景和数据特点来决定，没有一劳永逸的最佳模型。
• 优化方法要多样： 粗排优化不能只依赖单一的方法，需要结合多种优化方法，才能取得更好的效果。

2. 教训

• 不要过度优化： 粗排优化不能过度优化，否则可能导致模型过拟合，影响最终的排序效果。
• 不要忽视性能： 粗排优化也要注意控制粗排的复杂度，避免对性能造成过大的影响。
• 不要盲目跟风： 粗排优化不能盲目跟风，要根据自己的业务场景和数据特点来选择合适的优化方法。