經過幾年的發展，美團外賣的日訂單早已突破千萬單。業務成長到一定階段後，進行商業變現是一個常見的問題。如何針對業務定製一套合適的智能算法，是其核心問題。外賣屬於交易閉環，相比於傳統廣告只考慮單位流量收入，還需要考慮用戶體驗、商戶投入產出比等方面。傳統機器學習解決以上問題，會遇到長期受益較難建模、商品易重複、用戶興趣變化捕捉較難等問題。針對以上痛點，我們嘗試了強化學習方法，並取得了一些正向業務收益。
演講提綱
外賣業務的介紹；
優化目標的選擇；
技術方案的選擇；
強化學習的落地；
用戶體驗建模；
動態調參；
未來規劃；
聽衆受益點
瞭解外賣業務特點；
瞭解傳統機器學習的優缺點；
瞭解強化學習的常見算法及如何進行業務落地；