饿了么平台算法原理及信息处理情况说明
为依法保障用户对算法推荐服务的基本原理、目的意图和主要运行机制的知情权和选择权，告知用户饿了么平台提供的算法推荐服务基本情况，饿了么平台服务提供者（或简称“我们”）特制定本《饿了么平台算法原理及信息处理情况说明》，帮助用户充分了解在使用饿了么平台产品或服务的过程中，了解我们如何通过利用个性化推送类、检索过滤类等算法技术向用户提供信息或服务，以便用户更好的做出选择。
一、适用范围
本说明适用于饿了么平台以网站、客户端、小程序等形式，向您提供的各项产品或服务。
二、算法原理说明
1、个性化推送类算法
算法名称 | 饿了么个性化推荐算法 |
算法基本原理 | 算法主要包括召回、粗排、精排、重排、多样性打散等几部分。召回&粗排模型使用dnn双塔模型刻画用户向量特征，取回用户可能感兴趣的商户；精排使用大型dnn模型精准刻画用户的兴趣和需求；重排模型在top店铺中寻找最优排序序列；为了保证展现给用户的店铺的多样性，最后进行打散操作。 |
算法运行机制 | 用户进入app发起推荐请求后，先取回用户画像特征，根据用 户画像特征生成用户特征向量，然后使用该向量召回用户可能 感兴趣的店铺并进行粗排序；对召回的店铺进行精排，精准刻 画用户的兴趣和需求；然后使用重排模型，在top店铺中寻找 最优排序序列；最后，为了保证展现给用户的店铺的多样性， 会进行打散操作。 |
算法应用场景 | 饿了么商品、店铺推荐 |
算法目的意图 | 算法目的意图是提升点击率、转换率。通过展示用户感兴趣的店铺和商品，降低用户搜索时间，有效提升用户使用效率，提高用户满意度；长尾商户匹配用户的多样化需求，避免商家的马太效应。 |
备案编号 |
2、检索过滤类算法
算法名称 | 饿了么搜索算法 |
算法基本原理 | 通过用户输入的query文本信息，组合用户画像特征、商户商品离线特征，query文本特征扩展信息及统计用户、商户、商品及query历史行为，作为底层特征输入，首先通过神经网络进行召回，然后再次通过神经网络模型结合更细粒度的特征进行排序操作，最终拟合出搜索词下商品的相关性分数，并输出top商品、店铺。 |
算法运行机制 | 用户进入app首页输入query文本信息后，通过对文本信息进行搜索纠错处理（通用纠错、商户/品牌纠错等），然后进行意图识别（商品类目意图、商户类目意图、搜索词性类目），通过搜索召回模块召回符合本地服务宗旨、满足时效性及可配送范围、满足用户检索诉求的相关商户和商品，通过对召回的商户、商家进行排序操作（深度学习模型、相关性建模等）,在排序结果的接触上引入打散、去重机制，最终输出与用户最相关的top商品和商户。 |
算法应用场景 | 饿了么商品及店铺搜索 |
算法目的意图 | 1.帮助用户进行信息筛选，满足用户对商品的诉求。 2.帮助商户找到自己的潜在人群。 |
备案编号 |