美團的願景是連接消費者和商家，而搜索在其中起着非常重要的作用。隨着業務的發展，美團的商家和團購數正在飛速增長。這一背景下，搜索排序的重要性顯得更加突出：排序的優化能幫助用戶更便捷地找到滿足其需求的商家和團購，改進用戶體驗，提升轉化效果。
和傳統網頁搜索問題相比，美團的搜索排序有自身的特點——90%的交易發生在移動端。一方面，這對排序的個性化提出了更高的要求，例如在“火鍋”查詢下，北京五道口的火鍋店A，對在五道口的用戶U1來說是好的結果，對在望京的用戶U2來講不一定是好的結果；另一方面，我們由此積累了用戶在客戶端上豐富準確的行爲，經分析獲得用戶的地理位置、品類和價格等偏好，進而指導個性化排序。
針對美團的O2O業務特點，我們實現了一套搜索排序技術方案，相比規則排序有百分之幾十的提升。基於這一方案，我們又抽象了一套通用的O2O排序解決方案，只需1-2天就可以快速地部署到其他產品和子行業中，目前在熱詞、Suggestion、酒店、KTV等多個產品和子行業中應用。
我們將按線上和線下兩部分分別介紹這一通用O2O排序解決方案，本文是線上篇，主要介紹在線服務框架、特徵加載、在線預估等模塊，下篇將會着重介紹離線流程。
排序系統
爲了快速有效的進行搜索算法的迭代，排序系統設計上支持靈活的A/B測試，滿足準確效果追蹤的需求。
美團搜索排序系統如上圖所示，主要包括離線數據處理、線上服務和在線數據處理三個模塊。
離線數據處理
HDFS/Hive上存儲了搜索展示、點擊、下單和支付等日誌。離線數據流程按天調度多個Map Reduce任務分析日誌，相關任務包括：
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離線特徵挖掘
產出Deal（團購單）/POI（商家）、用戶和Query等維度的特徵供排序模型使用。 -
數據清洗標註 & 模型訓練
數據清洗去掉爬蟲、作弊等引入的髒數據；清洗完的數據經過標註後用作模型訓練。 -
效果報表生成
統計生成算法效果指標，指導排序改進。 -
特徵監控
特徵作爲排序模型的輸入是排序系統的基礎。特徵的錯誤異常變動會直接影響排序的效果。特徵監控主要監控特徵覆蓋率和取值分佈，幫我們及時發現相關問題。
在線數據處理
和離線流程相對應，在線流程通過Storm/Spark Streaming等工具對實時日誌流進行分析處理，產出實時特徵、實時報表和監控數據，更新在線排序模型。
在線服務（Rank Service）
Rank Service接到搜索請求後，會調用召回服務獲取候選POI/Deal集合，根據A/B測試配置爲用戶分配排序策略/模型，應用策略/模型對候選集合進行排序。
下圖是Rank Service內部的排序流程。
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L1 粗粒度排序（快速）
使用較少的特徵、簡單的模型或規則對候選集進行粗粒度排序。 -
L2 細粒度排序（較慢）
對L1排序結果的前N個進行細粒度排序。這一層會從特徵庫加載特徵（通過FeatureLoader），應用模型（A/B測試配置分配）進行排序。 -
L3 業務規則干預
在L2排序的基礎上，應用業務規則/人工干預對排序進行適當調整。
Rank Service會將展示日誌記錄到日誌收集系統，供在線/離線處理。
A/B測試
A/B測試的流量切分是在Rank Server端完成的。我們根據UUID（用戶標識）將流量切分爲多個桶（Bucket），每個桶對應一種排序策略，桶內流量將使用相應的策略進行排序。使用UUID進行流量切分，是爲了保證用戶體驗的一致性。
下面是A/B測試配置的一個簡單示例。
{
"search": {
"NumberOfBuckets": 100,
"DefaultStrategy": "Base",
"Segments": [
{
"BeginBucket": 0,
"EndBucket": 24,
"WhiteList": [123],
"Strategy": "Algo-1"
},
{
"BeginBucket": 25,
"EndBucket": 49,
"WhiteList": [],
"Strategy": "Algo-2"
}
]
}
}對於不合法的UUID，每次請求會隨機分配一個桶，以保證效果對比不受影響。白名單（White List）機制能保證配置用戶使用給定的策略，以輔助相關的測試。
除了A/B測試之外，我們還應用了Interleaving[7]方法，用於比較兩種排序算法。相較於A/B測試，Interleaving方法對排序算法更靈敏[9]，能通過更少的樣本來比較兩種排序算法之間的優劣。Interleaving方法使用較小流量幫助我們快速淘汰較差算法，提高策略迭代效率。
特徵加載
搜索排序服務涉及多種類型的特徵，特徵獲取和計算是Rank Service響應速度的瓶頸。我們設計了FeatureLoader模塊，根據特徵依賴關係，並行地獲取和計算特徵，有效地減少了特徵加載時間。實際業務中，並行特徵加載平均響應時間比串行特徵加載快約20毫秒。
FeatureLoader的實現中我們使用了Akka[8]。如上圖所示，特徵獲取和計算的被抽象和封裝爲了若干個Akka actor，由Akka調度、並行執行。
特徵和模型
美團從2013年9月開始在搜索排序上應用機器學習方法（Learning to Rank[1]），並且取得很大的收益。這得益於準確的數據標註：用戶的點擊下單支付等行爲能有效地反映其偏好。通過在特徵挖掘和模型優化兩方面的工作，我們不斷地優化搜索排序。下面將介紹我們在特徵使用、數據標註、排序算法、Position Bias處理和冷啓動問題緩解等方面的工作。
特徵
從美團業務出發，特徵選取着眼於用戶、Query、Deal/POI和搜索上下文四個維度。
-
用戶維度
包括挖掘得到的品類偏好、消費水平和地理位置等。 -
Query維度
包括Query長度、歷史點擊率、轉化率和類型（商家詞/品類詞/地標詞）等。 -
Deal/POI維度
包括Deal/POI銷量、價格、評價、折扣率、品類和歷史轉化率等。 -
上下文維度
包括時間、搜索入口等。
此外，有的特徵來自於幾個維度之間的相互關係：用戶對Deal/POI的點擊和下單等行爲、用戶與POI的距離等是決定排序的重要因素；Query和Deal/POI的文本相關性和語義相關性是模型的關鍵特徵。
模型
Learning to Rank應用中，我們主要採用了Pointwise方法。採用用戶的點擊、下單和支付等行爲來進行正樣本的標註。從統計上看，點擊、下單和支付等行爲分別對應了該樣本對用戶需求的不同的匹配程度，因此對應的樣本會被當做正樣本，且賦予不斷增大的權重。
線上運行着多種不同類型模型，主要包括：
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Gradient boosting decision/regression tree（GBDT/GBRT）[2]
GBDT是LTR中應用較多的非線性模型。我們開發了基於Spark的GBDT工具，樹擬合梯度的時候運用了並行方法，縮短訓練時間。GBDT的樹被設計爲三叉樹，作爲一種處理特徵缺失的方法。![三叉樹]()
選擇不同的損失函數，boosting tree方法可以處理迴歸問題和分類問題。應用中，我們選用了效果更好的logistic likelihood loss，將問題建模爲二分類問題。 -
Logistic Regression（LR）
參考Facebook的paper[3]，我們利用GBDT進行部分LR特徵的構建。用FTRL[4]算法來在線訓練LR模型。
對模型的評估分爲離線和線上兩部分。離線部分我們通過AUC（Area Under the ROC Curve）和MAP（Mean Average Precision）來評價模型，線上則通過A/B測試來檢驗模型的實際效果，兩項手段支撐着算法不斷的迭代優化。
冷啓動
在我們的搜索排序系統中，冷啓動問題[6]表現爲當新的商家、新的團購單錄入或新的用戶使用美團時，我們沒有足夠的數據用來推測用戶對產品的喜好。商家冷啓動是主要問題，我們通過兩方面手段來進行緩解。一方面，在模型中引入了文本相關性、品類相似度、距離和品類屬性等特徵，確保在沒有足夠展示和反饋的前提下能較爲準確地預測；另一方面，我們引入了Explore&Exploit機制，對新商家和團單給予適度的曝光機會，以收集反饋數據並改善預測。
Position Bias
在手機端，搜索結果的展現形式是列表頁，結果的展示位置會對用戶行爲產生很大的影響。在特徵挖掘和訓練數據標註當中，我們考慮了展示位置因素引入的偏差。例如CTR（click-through-rate）的統計中，我們基於Examination Model[5]，去除展示位置帶來的影響。
總結
本文主要介紹了美團搜索排序系統線上部分的結構、算法和主要模塊。在後續文章裏，我們會着重介紹排序系統離線部分的工作。
一個完善的線上線下系統是排序優化得以持續進行的基礎。基於業務對數據和模型上的不斷挖掘是排序持續改善的動力。我們仍在探索。
參考文獻
- Learning To Rank. Wikipedia
- Friedman, J. H. (2001). Greedy function approximation: a gradient boosting machine. Annals of statistics, 1189-1232.
- He, X., Pan, J., Jin, O., Xu, T., Liu, B., Xu, T., ... & Candela, J. Q. (2014, August). Practical lessons from predicting clicks on ads at facebook. In Proceedings of 20th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 1-9). ACM.
- McMahan, H. B., Holt, G., Sculley, D., Young, M., Ebner, D., Grady, J., ... & Kubica, J. (2013, August). Ad click prediction: a view from the trenches. In Proceedings of the 19th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining (pp. 1222-1230). ACM.
- Craswell, N., Zoeter, O., Taylor, M., & Ramsey, B. (2008, February). An experimental comparison of click position-bias models. In Proceedings of the 2008 International Conference on Web Search and Data Mining (pp. 87-94). ACM.
- Cold Start. Wikipedia
- Chapelle, O., Joachims, T., Radlinski, F., & Yue, Y. (2012). Large-scale validation and analysis of interleaved search evaluation. ACM Transactions on Information Systems (TOIS), 30(1), 6.
- Akka: http://akka.io
- Radlinski, F., & Craswell, N. (2010, July). Comparing the sensitivity of information retrieval metrics. In Proceedings of the 33rd international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval (pp. 667-674). ACM.
