全域用户建模在美团首页推荐的探索与实践

主要观点总结

本文介绍了美团首页推荐系统在全域建模技术上的发展和演进，通过多阶段探索验证了多源用户交互数据在召回与排序模块的应用，解决了多展位、多业务、时空场景强相关性的特点导致的跨域信号负迁移挑战，大幅提升了首页推荐系统的用户行为理解能力和推荐效果。文章还介绍了全域用户建模的探索与落地过程，包括优化全域行为召回策略、召排模型训练引入全域信号、显式兴趣迁移框架解决负迁移问题以及全域全链路统一建模和感知增强。最后，文章总结了全域用户建模的成功，并展望了未来的发展方向。

关键观点总结

关键观点1: 全域建模技术的发展和演进

美团首页推荐算法团队通过多阶段探索验证了多源用户交互数据在召回与排序模块的应用，解决了跨域信号负迁移挑战，大幅提升了首页推荐系统的用户行为理解能力和推荐效果。

关键观点2: 全域用户建模的探索与落地

通过优化全域行为召回策略、召排模型训练引入全域信号、显式兴趣迁移框架解决负迁移问题以及全域全链路统一建模和感知增强，实现了全域用户建模的落地。

关键观点3: 总结与展望

文章总结了全域用户建模的成功，并展望了未来的发展方向，包括引入外域点击信号、升级显式兴趣迁移范式和探索基于全域行为的生成式推荐范式。

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