150 Successful Machine Learning Models: 6 Lessons Learned at Booking.com 筆記
引言
我們的任務特點簡介如下：
高風險
推薦系統給出錯誤的電影、歌曲、圖書，會影響客戶體驗
無限的查詢
搜尋查詢的各種可能很大
供給在變
訂住宿為例，價格是隨節假日在變的
冷啟動
很多顧客一年可能只出遊一兩次
過多內容
圖片、描述、評論、打分，很多內容都是可用的，但問題是如何挖掘出來幫助客戶
模型
旅行者偏好模型
預測使用者目的地、價格、品質、日期等偏好
旅行者context模型
預測使用者是否結伴同行、是否一次去多個城市 等等
item空間導航模型
為使用者瀏覽，給使用者引導
使用者互動介面優化模型
負責字型大小、背景顏色
內容策展模型
負責將描述資訊、使用者評論等進行精煉及展示給使用者
內容擴增模型
對item的內容進行擴增
(感覺沒啥乾貨，不繼續了)
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