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你天天叫的外卖，你知道这里面深度学习的水有多深吗

百家作者：AI100 2017-06-28 10:34:45

很多人以为外卖不过是下单、送餐，不需要什么技术含量。这种理解其实很片面，外卖业务不仅需要技术，它高度个性化、精细化的需求，是要用深度学习技术来解决的。

本文以美团的外卖业务为切入点，介绍了深度学习在美团的应用，如通过图像质量的提升、用OCR技术对用户行为数据进行解析，以及ＤＮＮ在评估模型中的应用，特征组合问题以及树模型的应用等。

分享者刘怀军是美团外卖技术和团队的负责人，本文内容是他在最近一次闭门沙龙上的分享。

作者 | 刘怀军

整理 | AI100（rgznai100）

很多同学认为外卖是线下送餐的业务，业务还很简单，这种想法其实并不正确。外卖为什么需要技术？为什么需要深度学习技术？

深度学习对于送餐的价值，简单了解一下外卖业务的场景和特点，大家就能理解其中需要通过技术方式来解决的难点了：

从业务场景上划分，是团购、点评、预订和外卖：团购场景，像过去的美团、点评，当然两家公司现在合作了，还有之前的窝窝、拉手以及百度糯米；外卖场景，像美团外卖、饿了么；点评方面，像经典的以信息平台的方式给用户提供信息决策；预订方面，我们美团现在也在做的点餐相关的很多业务。

事实上上的O2O线下场景及其业务模式，要远比图上面所表达的复杂。

而整个外卖行业的发展是非常快的，我们2014年的订单才刚突破100万，但是到今年6月份的时候，我们的订单量就已经突破了1200万。这一行业整体的业务增速都是非常快的。

一个典型的外卖产品，的形态，大家肯定有很多人会去点外卖，不管是百度的外卖还是饿了么，应该会比较类似了，整个来讲类似于像淘宝的APP的形态，上面是一个频道的入口，中间有相应的专区，这是很多的个性化的一些展位。

外卖业务的特点有什么不一样的地方呢？或者说相比团购，相比电商的平台有四个业务特点：电商化、运营化、本地化、场景化。

首先说电商化。相对团购而言，外卖有一个特点是交易能够闭环。团购的话，就是团一个优惠券或者套餐到店地面销售。外卖则不同，用户产生一个需求之后，它就会下单，下单之后会接用户的单，接完之后生产餐饮，生产完了之后通过配送的方式送到用户手上……用户从需求产生到需求消费完毕的整个过程是一个完整的闭环。

从全闭环的过程来讲，实际上交易是闭环化的，这一点跟电商在淘宝京东的模式比较类似，但是不一样的地方在于它是线上线下结合，所有提供服务的店铺都是有实体的，不管餐饮还是非餐饮。

接下来是运营化的特点。在这业务中，运营是很关键的一块。但是，运营要涉及到很多相关方：首先涉及到整个外卖平台，怎么样运营商品，运营商家给用户提供好的体验，给商家提供好的流量入口。其次是涉及到商家，如果商家做的餐不符合用户人群的消费习惯，这个餐其实是卖不出去的，所以商家需要有自运营的艺术和能力。另外一块是BD，就是整个线下地推的人员，现在外卖相比电商，就是外卖的商家都是从最原始的线下的经营模式开始的，从最近的几年无线互联网或者O2O，商家的运营模式慢慢往下去转；但相比电商，他们这一块运营能力不是那么强，所以需要BD做很多的运营建议，包括优惠怎么去设计、红包方式怎么设计。还有一个很重要的角色就是骑手，因为餐饮你点一个菜你希望20分钟送达，电商今天点明天或者三天之后可以到，这两个实时性不一样，这个特点上骑手是很重要的角色，直接影响了商家商品的消费能力，以及用户需求的能力。

总结来看，在这个特点上，一个是内容形式的多元化，包括商家，餐饮的、非餐饮的，餐饮有很多套餐的组合，内容形态上能看到产品的形态，目前这一块还不明显。另外是运营能力，包括商家自运营的能力、BD自运营的能力、骑手的运营能力，这些都不是完全一样的。

另外一个特点是本地化。这个本地化大家都了解，O2O就是线上线下结合，但是外卖的本地化相比团队的本地化更强，这是一个简单的图。对于这个用户来讲，你只能消费到绿色区域商家提供的服务。比如说，大家坐在咖啡馆区域里面，你现在想订外卖了，你只能订周边几公里商家的外卖，附近的一个商家触达用户的范围其实也是有限的，这个就决定了它的供需关系是受约束的。而从电商来讲，北京的用户可以买上海的商家的商品，甚至像现在的海淘或者国际化的电商也可以买国外的商品。但是，外卖这一块很折腾，很难跨出这个区域去消费你想要的商品。

其中还有一块是供需关系的动态变化。动态变化首先商家不是24小时营业的，很多饭店基本上早上到晚上时候营业；另外一点是商家配送的距离也是动态变化的，比如说这个附近可能会有一个肯德基，你现在能订到它的餐，但是晚高峰的时候，有可能线下用户量很大了，外卖送不过来，会把配送范围调小一点。从技术角度满足整个服务的动态变化，就需要个性化的数据，这是一个很大的挑战。

另外一块是场景化。场景化也好理解，这是外卖订单的一个按一天24小时的一个分布曲线图，很简单两个高峰，一个是午餐高峰，另外一个就是晚餐高峰。这个是时间的一个时段化，对于用户来讲订外卖就很简单，早上可能是早餐，中午可能是正餐，下午是下午餐，晚上会有夜宵。对于基本吃的场景来讲，用户吃的地域性差异很大，比如说东北的用户到北京了，他虽然在北京，但是它的饮食习惯偏向于东北，所以用户的地域性或者本地化的差异比较大。

综合几个业务特点来看，一个是个性化程度其实很高的，另外一块其实精细化的需求很大。我们在时间场景上、地域场景上，甚至更细的业务场景上，要把精细化程度做深；另外一块是多元化的特点，形态多元、内容多元包括供给单位的多元；还有实时化程度很重的，配这一块距离在实时变化的，我们需要做实时监控。

前面是一个简要的业务的特点，我们要去解决这些技术挑战需要什么样的基础工具？

下面简单介绍一下整个美团点评的大数据平台。

大数据平台的架构，大家想如果对这个区域是比较熟悉，大的框架上比较类似。最底层是美团的基础设施，美团有自己的云平台，所以整个我们的所有的服务器都是在整个云平台上的。云平台之上是基础的HDFS这样的服务之上，像Hbase相关的这些基础的设施。上面一层是机器学习平台，非线性数目性的工具都有相应的部署。最上面是美团点评几个大的业务群，包括我们酒店、旅游的业务，包括娱乐这样综合的业务，包括整个公司广告平台。在主架构之上有一个Log平台，因为业务很多，所以业务产生的数据，不管是B端还是C端，很多数据都会统一落到Log平台上，由Log平台对接到顶层业务平台上。另外一个就是监控平台，服务监控、数据监控以及业务调度。

接下来给大家简要介绍两个深度学习，两个关键的应用场景。

第一个应用场景是图像技术，平台上的技术内容是多样化的，包括文字和图像，尤其在手机上面用户做很多决策的时候，他看到图像对用户的决策是至关重要的，在图像这一块我们做了两个关键事情，一个是图像质量的技术，另一个是OCR技术。

图像质量技术有什么应用场景？如上图所示，左侧这个图明显看着比较舒服，右侧图看着乱七八糟，这个很难主观描述，这就是人的直观感觉。具体来说，左侧两个清晰度可能会比较高一点，或者完整度比较高一些。在用户做决策的时候，如果我们在平台上面分的质量比较高的图片，用户整个点击会比较快，对商家来讲，用户很容易发生需求匹配的转化。但是右侧这个图来讲，整个体验转化的能力上会相对比较弱，这是一个背景。

在这个背景上面，如果我们做这样一个图像质量的判断，这里面有一些关键的难点和挑战，主要有三个关键点：

第一个就是标准评判很难，定义它的清晰度、完整度还是里面构成，其实很难标准定义的，或者说整个行业里面没有对图像质量标准定义。
另外一个挑战是用户的关注其实是不一样，有些用户可能关注图片是否清晰，有些用户关注图片是不是完整，有没有关键的信息给切走。
另外一个是人工标注成本高，我们直观判断做这个事，一种无监督，一种有监督，一方面标准难定，另外大量的学习样本，标准的人力也很高。

怎么解决这几个问题？我们引入了建模的方式，一个像美学的课程，接下来会详细介绍一下。另外一个是图像基础的特征，在样本标注这一块采用的自动化标注的方式，自动化标注一方面我们去看图片的来源，比如说直观的理解，用户自动上传的图片，也就是UGC的图片，但是质量相对差一些。如果是专业的，我们有专业的人员，专业的人员开设的图品质量会好一些，我们可以做一些基本的标注。

另外一块基于用户行为来看，这个图片我们展示给用户点比较多，可能这个图片是用户感兴趣，或者质量比较好的，点击比较少，我们认为它是质量比较差的图片，这样可以通过自动化的方式把样本标注出来。

只要我们输入的这里面，我们没有说直接给每个图片识别它是高质量、中质量还是低质量的，基本上我们采用的是一个学习的方式，输入图片，这里面包括图片的美感，通过DNN方式来判断图片，包括它的品类，品类这一块属于快餐、西餐还是简餐之类的品类。另外一块是基础特征，图像的色彩，包括图像的对比度这一块，这些基础特征也是可以用来做整个建模的，还有一块整个在学习上面我们有直接去做，通过KOS的方式判断哪一个图像质量比较好，哪一个图像质量比较差，最主要是从一堆图片里面选图片比较好的展示给用户。涉及到数据比较商业化，整体来讲，这个事情做完了之后，我们用户体验式提升了很多，整个结果也是比较享受的。

前面是整个图像质量的一个技术，接下来说说OCR的技术。深度学习的同学可能比较熟悉，基本的OCR就是做数据的检测，OCR在美团外卖有哪些比较关键的应用呢？

比较大的方面是自动审核，为了保证给用户提供可靠的服务或者优质的服务，我们需要审商家的牌照，审商家的经营许可证，审商家的质量，没有地沟油或者不合规的商家进来，这一块如果用人审的话，人力成本其实是很高。

另外一块是自动录入，商家入住到外卖平台之后，要把菜录入到上面去，尤其商家要不断的改菜单，不断的录入，需要很多其他的录入到平台上的信息，这一块是自动录入的过程，这是我们两个基本上应用的需求点。

图像有很多成像的方式，另外一块文字很复杂，很多图片上的文字不是标准的楷体，各种各样乱七八糟的字体会有，甚至还有变形的字体，图像的背景很复杂，或者说其实人看到很难区分这种场景，这一块其实整个OCR里面有了技术难点的挑战。怎么解决这些问题呢？

OCR识别的技术我们发现比较关键的技术，文字的检测首先从图片里面，比如说这个图片我们检测哪一些是图片里面的文字，哪一些是图片本身。

另外一块是文字的一个识别，我们检测到图片之后，怎么把里面的文字识别出来，这一块整体采用的是CNN方式，加入BLSTM的模式，其实考虑了整个序列建模的能力，最后一块是CTC的序列识别模型。

我们整个过程由原来人工审核变成了自动化的过程，整个运营效率得到了很大的提升。

接下来详细介绍一下DNN在预估模型上面的应用，包括前面也讲了会涉及到很多预估，预估整个算法领域用的非常多，比如说广告里面涉及到的CTR的预估，如果我们优化目标可能是CTR那就是CTR的预估，还有很多ROI的预估。

最近几年，其实互联网包括国内国外大公司都在研究基于DNN的模型，怎么把原来传统的模型可能存在的一些缺点改进下，这一块我们做的一些相应的探索给大家做简单的分享。

首先大家先简单介绍一下我们的业务模型。前面介绍了业务的特点，这个业务特点上面用户的模型是什么样子的，其实有几个关键的步骤，用户做决策时看到了相关的信息之后，这个是不是用户的目标需求，决定了用户的消费决策。先点击，点击之后进入到商家的点菜页里面，可以加菜或者减菜，之后用户可以提交订单，提交之后用户有一系列的输入、地址等，之后就是支付了，之后就进入到商家系统，所以这里边其实它是一个漏斗，在这个漏斗里面每一场其实都有相应的转化，我们其实可以去做预估，也可以说整个链路上做一个完整的预估。

另外一块在这样一个预估模型里面，其实预估的模型挺快，要么我们多个维度的特征表述这个样本，我们采用某一种学习模型，得到最终的预制的结果。在外卖的场景上面，特征的维度更复杂，前面提到包括用户的特征这是最基本的，另外一块包括场景层面地点的特征，不同的建筑物类型其实用户需求不同，包括时间也是涉及到配的特征，用户肯定倾向于配送比较快的结果，这个又分不同的业务场景，比如说吃午饭12点餐，你可能希望十分钟送过来，你想吃水果你可以等三个小时。

另外一个就是商家的特征，最主要是提供商品实际上就是商家提供的，而且是直营的模式，每一个实体的饭店，包括饭店的质量以及整体的转化能力，包括经营能力很多的特征，还有商品的特征，从这个角度来看，其实整个在去做特征的过程中，特征是很多的，这么多维度都可以切出来不同的模式，怎么去定义特征，怎么组合特征这个过程成本很高的，这个过程其实是依赖于人工经验，在整个行业里面个性化推荐效果比较好，为什么效果比较好呢？除了技术比较好之外，在业务这一块做了很好，很多特征的定义，除了技术本身要深入的理解业务很多的特征和经验。这一块其实是成本很高的，另外一块是特征选择还是很大，像现在广告里面都是说不止是亿级了，特色比较多了之后做特色选择成本是很高的，怎么样把有价值的选出来。

刚才提到几个关键点是DNN比较擅长的能力，为什么我们会尝试很多的DNN呢？一方面是传统的模型已经研究了很多年了，另外一块其实传统的模型上面，其实它有一些不足，一方面可以看到，它的优点其实是很快，基本上是线性模型，我们用千亿级的特征，但是它的缺点在于因为它是线性的所以非线性的能力是比较弱的。但是实际的场景里面不是简单的线性化，是非线性化，甚至更复杂的构成的。

另外一块因为是线性的，所以最基本的逻辑认为它是单维的，需要我们每个人手动的组合特征，组合特征就涉及到如果人工安排，我们如果准备三个就三个，如果多个就很复杂，所以特征组合的成本很高。

树模型可以解决特征组合的问题。同时还能解决整个树空间来讲，把整个空间做了一个多维度，不是简单的通过线性的切分方式，所以它的解决就是线性能力受限的问题，比如说前面提到的有业务的类型，有快餐、简餐、西餐，另外一块是文本特征，这一块树模型上面不是那么擅长的，所以基于此我们相信尝试DN的模型，先介绍一下我们整个系统的架构，这个架构分这么两个大的层次，首先是基本的数据这一层，包括我们的用户来了之后在APP上面，包括我们API，包括我们很多业务的数据，上面分两块，一个是离线的数据处理，一个是在线实时的数据处理，离线数据有几个关键的步骤，另外一个在线的整个逻辑上比较类似，核心的逻辑部分就是包括端达到API，API到后来Service，这个用户是使用技术还是某一个线，这个是业务特点的规则做一个排序的。

再看一下整个在外卖上面关键特征的体系，我简单介绍一下，一个是用户维度，一个是商户维度，我们从用户画像来看，一个是基本的人口的用户是男生还是女生，或者是它的行业是学生还是白领，有哪一些偏好，他喜欢吃粤菜还是北京菜，还有另外购买能力，一顿饭吃一百块还是20块钱，另外还有优惠的偏好很多的信息，商户这一层包括商户的基本信息，使也有商家用的第三方的配送，也有用的美团点评，所以在配送的时效性这一块有很大的差别，这个是单独的特征，另外还有各种组合特征和关联特征。

比如说一个用户浏览次数是多少，点击次数是多少，下单次数是多少，以及对应的点击率是多少，有很多交叉的特征。熟悉了政策体系之后，首先我们尝试了Google经典的Deep Model，其实分成两块，特征进去之后做最后的一个预测得到相应的结果。

接下来简要介绍一下，Wide这一块其实可以输出单一的特征，可以输出组合的特征，特征这一块其实需要把特征转到一个Model空间里面去，在Deep这一块可以根据业务的特点是去试或者调参数，另外输入的高危的，相当于前面提到的像品类ID，或者像里面的文本，另外一块是做特征的话，虽然它是高危的，但是可以把高危转到低危空间里面，这一块是更详细的一个图，这个图里面其实相当于我们把特征做了分层，他是直接做分还是内的原因，另外做的比较灵活一些，可以在不同的厂商，或者有的厂商可以介入到最终的逻辑回归那一层去。

在做模型的过程中，关键的就是离线，离线一个是样本处理，包括样本的清洗还有爬虫过滤，爬虫现在还是不少的，这些爬虫的数据其实对整个效果影响是很大的，它纯粹是爬虫，如果我们把这些样本进入到整个样本里面去会有影响，另外还有无效的加载，另外材料的优化，怎么调价样本还是副样本很关键，这一块我们采用用户的点击它是设想给它。在业界里面用的比较多的，甚至他是新用户使用优惠才点，这个是表述它的兴趣的，这样我们做了一些筛选，选出来相对一定频度的用户，或者是商品作为整个的样本空间，准确的来做数据。

前面提到的Model把不同的特征做了不同层次的划分，不同层次的划分在不同模型上使用，其实特征能力用的比较强，但是大家也看到，前面模型使用特定的特征，没有考虑到实序的特征，实际上用户进入到一个场景，不管是电商的产品还是外卖这种产品上面的时候，肯定会有一系列的行为，比如说在最终下单之前，还有就是去构建实际的序列，同时把实际的序列作为每个时段的输入，同时每个去做相应特征的项目，最后在最终做一个完整的预测得到相应的结果，这里面是经典RNN的模型，大家可以尝试一下长短序列机的模型。

这一块因为涉及到用户的实时的架构，所以简要介绍一下我们实时系统的架构，基本上就是首先用户的个人行为的数据，进入序列之后数据做相应的梳理，从整个KV结构里面，同时去做了多层指标的监控，监控这个数据是不是正常的，我们怎么样对日常的数据做一些相应的处理。

接下来简单介绍一下用户的信息，一个是输入，以不同的应用场景去选择，实际上在点用户场景里面可以点用户观看，同时它的每一个输入需要做相应的one—hot，这种输入的。输出的也可以做一个序列，这个序列可以根据实际的场景控制，序列里面根据概率我们去选择的时候，按照一定概率的排序去给用户一个相应的序列结果还是怎么做，在这里面比如说用户点击了其中一个，其实在序列里面这个是可以加进去的，这个主要是用于我们怎么样通过序列的方式精准的标识用户的需求。

在这里面很关键的一个就是序列的长度，序列的长度根据不同的业务方式去调，序列太长了，一方面可能会很稀疏，另外一方面计算的时间是很高的，序列太短的情况下，用户的信息不那么充分的挖掘，按一定的时间窗做相应的选择。最终的收益，一方面我们给用户推荐结果的精准度提升了很多，整个平台的转化效果就提升了这是整个的收益。

对外卖来讲业务是很关键的，如果把最终的效果做好，其实不但是从技术的角度上理解，我们还需要对业务有深入的理解，理解业务之后决定采用什么样的技术来解决这个问题。另外在整个算法里，做算法的都有这个感觉，一下子找到牛逼的方法需要做很多的尝试，我们需要尝试很多的模型，需要做很多的尝试，同时需要做总结，在什么样的场景，什么样的问题上什么样的策略方式是比较合适的。

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