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引言
2018年12月31日，美團酒店單日入住間夜突破200萬，再次創下行業的新紀錄，而酒店搜索在其中起到了非常重要的作用。本文會首先介紹一下酒店搜索的業務特點，作為O2O搜索的一種，酒店搜索和傳統的搜索排序相比存在很大的不同。第二部分介紹深度學習在酒店搜索NLP中的應用。第三部分會介紹深度排序模型在酒店搜索的演進路線，因為酒店業務的特點和歷史原因，美團酒店搜索的模型演進路線可能跟大部分公司都不太一樣。最後一部分是總結。
酒店搜索的業務特點
美團的使命是幫大家“Eat Better，Live Better”，所做的事情就是連接人與服務。用戶在美團平臺可以找到他們所需要的服務，商家在美團可以售賣自己提供的服務，而搜索在其中扮演的角色就是“連接器”。大部分用戶通過美團App找酒店是從搜索開始的，搜索貢獻了大部分的訂單，是最大的流量入口。在美團首頁點擊 “酒店住宿”圖標，就會進入上圖右側的搜索入口，用戶可以選擇城市和入住時間併發起搜索。
酒店搜索技術團隊的工作不僅有搜索排序，還有查詢引導、推薦等工作，查詢引導如搜索智能提示、查詢糾錯等。之所以還有推薦的工作，是因為很多用戶在發起搜索時不帶查詢詞，本質上屬於推薦，此外還有特定場景下針對少無結果的推薦等。本文主要介紹搜索排序這方面的工作。
不同搜索對比
現在，大家對搜索都很熟悉，常見的有網頁搜索，比如Google、百度、搜狗等；商品搜索，像天貓、淘寶、京東等；還有就是O2O（Online To Offline）的搜索，典型的就是酒店的搜索。雖然都是搜索，但是用戶使用搜索的目的並不相同，包括找信息、找商品、找服務等等，不同搜索之間也存在很大的差別。
上圖對不同搜索進行了簡單對比，可以從5個維度展開。首先是目標維度。因為用戶是來找信息，網頁搜索重點是保證查詢結果和用戶意圖的相關性，而在商品搜索和酒店搜索中，用戶的主要目的是查找商品或服務，最終達成交易，目標上有較大區別。用戶使用不同搜索的目的不同，從而導致不同搜索對個性化程度的要求不同。交易屬性的搜索，包括商品搜索和酒店搜索，對個性化程度的要求都比較高，因為不同用戶的消費水平不同，偏好也不一樣。
在技術層面上，也存在很多不同點。網頁搜索會索引全網的數據，這些數據不是它自己生產，數據來源非常多樣，包括新聞、下載頁、視頻頁、音樂頁等各種不同的形態，所以整個數據是非結構化的，差異也很大。這意味著網頁搜索需要擁有兩種技術能力，數據抓取能力和數據解析能力，它們需要抓取網頁並解析形成結構化數據。在這個層面上，酒店搜索和商品搜索相對就“幸福”一些，因為數據都是商家提交的結構化數據，相對來說更加規範。
此外，酒店作為一種O2O的服務，用戶在線上（Online）下單，最終需要到線下（Offline）去消費，所以就有一個位置上的約束，而位置的約束也就導致出現供給側的約束，供給只能在某個特定位置附近。比如北京大學方圓幾公里之內的酒店。這兩點約束在網頁搜索和商品搜索中就不用考慮，網頁可以無限次的進行閱讀。商品搜索得益於快遞業的快速發展，在北京也可以買到來自浙江的商品，供給側的約束比較小。
介紹完不同搜索產品的特點，接下來看不同搜索產品的優化目標。通用搜索的優化目標是相關性，評價指標是DCG、NDCG、MAP等這些指標，要求查詢結果和用戶意圖相關。對商品搜索來說，不同電商平臺的優化目標不太一樣，有的目標是最大化GMV，有的目標是最大化點擊率，這些在技術上都可以實現。
而對酒店搜索而言，因為它屬於O2O的業務形態，線上下單，線下消費，這就要求搜索結果必須和用戶的查詢意圖“強相關”。這個“強相關”包括兩層含義，顯性相關和隱性相關。舉個例子，用戶搜索“北京大學”，那麼他的訴求很明確，就是要找“北京大學”附近的酒店，這種屬於用戶明確告訴平臺自己的位置訴求。但是，如果用戶在本地搜索“七天”，即使用戶沒有明確說明酒店的具體位置，我們也知道，用戶可能想找的是距離自己比較近的“七天酒店”，這時候就需要建模用戶的隱性位置訴求。
美團是一個交易平臺，大部分用戶使用美團是為了達成交易，所以要優化用戶的購買體驗。刻畫用戶購買體驗的核心業務指標是訪購率，用來描述用戶在美團是否順暢的完成了購買，需要優化訪購率這個指標。總結一下，酒店搜索不僅要解決相關性，儘量優化用戶購買體驗、優化訪購率等指標，同時還要照顧到業務訴求。
根據上面的分析，酒店搜索的整個搜索框架就可以拆分成三大模塊：檢索、排序以及業務規則。檢索層包括查詢理解和召回兩部分，主要解決相關性問題。查詢理解做的事情就是理解用戶意圖，召回根據用戶意圖來召回相關的酒店，兩者強耦合，需要放在一起。檢索的核心是語義理解，比如用戶搜索“北京大學”，平臺就知道用戶想找的是“北京大學附近的酒店”，所以這個模塊的優化方式是問題驅動，不斷地發現問題、解決問題來進行迭代。
接下來，從檢索模塊檢索出來的酒店都已經是滿足用戶需求的酒店了。還是上面“北京大學”的那個例子，檢索模塊已經檢索出來幾百家“北京大學”附近的酒店，這些都是和用戶的查詢詞“北京大學”相關的，怎麼把用戶最有可能購買的酒店排到前面呢？這就是排序模塊要做的事情。
排序模塊使用機器學習和深度學習的技術提供“千人千面”的排序結果，如果是經常預定經濟連鎖型酒店的用戶，排序模塊就把經濟連鎖型酒店排到前面。針對消費水平比較高，對酒店要求比較高的用戶，排序模塊就把高檔酒店排到前面，對每個用戶都可以做到個性化定製。排序屬於典型的技術驅動模塊，優化目標是訪購率，用這個技術指標驅動技術團隊不斷進行迭代和優化。
最後是業務層面，比如有些商家會在美團上刷單作弊，針對這些商家需要做降權處理。
整體框架
上圖是搜索的整體框架，這裡詳細描述下調用過程：
- 搜索API負責接收用戶的查詢詞併發送給搜索控制中心。
- 控制中心把接收到的查詢請求發送到檢索與意圖模塊，搜索詞會先經過查詢分析模塊做用戶的查詢意圖分析，分析完之後，會把用戶的查詢意圖分析結果傳回去給業務檢索模塊，業務檢索模塊根據意圖識別結果形成查詢條件，然後去基礎檢索端查詢結果。
- 基礎檢索訪問索引得到查詢結果後，再把結果返回給上層。
- 業務檢索模塊獲取基礎的檢索結果後，會調用一些外部服務如房態服務過濾一些滿房的酒店，再把結果返回給控制中心。
- 此時，控制中心得到的都是和用戶查詢意圖強相關的結果，這時就需要利用機器學習技術做排序。通過預測模塊對每個酒店做訪購率預測，控制中心獲取預測模塊的排序結果後，再根據業務邏輯做一些調整，最終返回結果給搜索API。
可以看到，模塊劃分和前文描述的思想一致，檢索模塊主要解決用戶意圖識別和召回問題，也就是解決相關性。預測模塊做訪購率預測，業務邏輯放在搜索控制中心實現。接下來會介紹一下意圖理解和排序模塊中涉及的一些深度學習技術。
先來看下查詢理解的問題，這個模塊通過數據分析和Case分析，不斷的發現問題、解決問題來迭代優化。之前的評測發現少無結果的原因，主要包括以下幾種：
- 地標詞：比如用戶搜索“望京國際研發園”，但是後臺沒有一家酒店包含“望京國際研發園”這幾個字，其實用戶想找的是望京國際研發園附近的酒店。
- 結構化查詢：比如芍藥居附近7天，酒店描述信息中沒有“附近”這個詞，搜索體驗就比較差。這種需要對查詢詞做成分識別，丟掉不重要的詞，並且對不用類別的Term走不同的檢索域。
- 異地查詢：用戶在北京搜索“大雁塔”沒有結果，其實用戶的真實意圖是西安大雁塔附近的酒店，這種需要做異地需求識別並進行異地跳轉。
- 同義詞：在北京搜索“一中”和搜索“北京第一中學”，其實都是同一個意思，需要挖掘同義詞。
針對這幾類問題，我們分別作了以下工作：
- 針對地標詞問題，提供地標意圖識別和地標策略，把地標類別的查詢詞改成按經緯度進行畫圈檢索。
- 針對結構化查詢的問題，我們對查詢詞做了成分識別，設計了少無結果時的多級檢索架構。
- 針對異地查詢的問題，做異地意圖識別和異地的跳轉引導。
- 針對語義查詢的問題，做同義詞和查詢改寫。
這裡的每一個模塊都用到了機器學習和深度學習的技術，本文挑選兩個酒店搜索中比較特殊的問題進行介紹。
地標問題是O2O搜索的一個典型問題，在網頁搜索和商品搜索中都較少出現此類問題。當用戶搜索類似“望京國際研發園”這種查詢詞的時候，因為搜索的相關性是根據文本計算的，需要酒店描述中有相關文字，如果酒店的描述信息中沒有這個詞，那就檢索不出來。比如昆泰酒店，雖然就在望京國際研發園旁邊，但是它的描述信息中並沒有出現“望京國際研發園”，所以就無法檢索出來，這會導致用戶體驗較差。
經過分析，我們發現有一類查詢詞是針對特定地點的搜索，用戶的訴求是找特定地點附近的酒店，這種情況下走文本匹配大概率是沒有結果的。這個問題的解法是針對這種類型的查詢詞，從“文本匹配”改成“座標匹配”，首先分析查詢詞是不是有地標意圖，如果是的話就不走文本匹配了，改走座標匹配，檢索出來這個座標附近的酒店就可以了。這時就產生了兩個問題：第一，怎麼確定哪些查詢詞有地標意圖；第二，怎麼獲取經緯度信息。
針對這個問題，我們做了地標策略，步驟如下：
- 多渠道獲取可能包含地標詞的候選集，這些候選集包括用戶少無結果的查詢詞，以及一些酒店提供的描述信息。
- 對候選集合進行命名實體識別（NER，Named Entity Recognition），可以得到各個命名實體的類型，標識為“地標”類型的就是疑似地標詞。
- 把疑似地標詞放到美團地圖服務中獲取經緯度，經過人工校驗無誤後，存入線上數據庫中；線上來查詢請求時，先會去匹配精準地標庫，如果匹配成功，說明這個查詢詞是地標意圖，這時就不走文本檢索了，直接在意圖服務層走經緯度檢索。
- 經過人工校驗的精準地標庫補充到NER模型的訓練數據中，持續優化NER模型。
這裡提到了NER模型，下面對它做一下詳細的介紹。
NER是命名實體識別，是機器學習中的序列標註問題，比如輸入“北大附近的七天”，就會標註出來每個詞的成分，這裡“北大”是地標，“七天”是酒店品牌。這裡的類別是根據業務特點自己定義的，酒店業務中有地標、品牌、商圈等不同的類別。與分類問題相比，序列標註問題中當前的預測標籤不僅與當前的輸入特徵相關，還與前後的預測標籤相關，即預測標籤序列之間有強相互依賴關係。
解決序列標註問題的經典模型是CRF（Conditional Random Field，條件隨機場），也是我們剛開始嘗試的模型。條件隨機場可以看做是邏輯迴歸的序列化版本，邏輯迴歸是用於分類的對數線性模型，條件隨機場是用於序列化標註的對數線性模型，可以看做是考慮了上下文的分類模型。
機器學習問題的求解就是“數據+模型+特徵”，數據方面先根據業務特點定義了幾種實體類別，然後通過“人工+規則”的方法標註了一批數據。特徵方面提取了包括詞性、Term文本特徵等，還定義了一些特徵模板，特徵模板是CRF中人工定義的一些二值函數，通過這些二值函數，可以挖掘命名實體內部以及上下文的構成特點。標註數據、模型、特徵都有了，就可以訓練CRF模型，這是線上NER問題的第一版模型。
隨著深度學習的發展，用Word Embedding詞向量作為輸入，疊加神經網絡單元的方法漸漸成為NLP領域新的研究方向。基於雙向LSTM（Long Short-Term Memory）+CRF的方法成為NER的主流方法，這種方法採用雙向LSTM單元作為特徵提取器替代原有的人工特徵，不需要專門的領域知識，框架也通用。Embedding輸入也有多種形式，可以是詞向量，可以是字向量，也可以是字向量和詞向量的拼接。
我們嘗試了雙向LSTM+CRF，並在實際應用中做了些改動：由於在CRF階段已經積累了一批人工特徵，實驗發現把這些特徵加上效果更好。加了人工特徵的雙向LSTM+CRF是酒店搜索NER問題的主模型。
當然，針對LSTM+CRF的方法已經有了很多的改進，比如還有一種NER的方法是融合CNN+LSTM+CRF，主要改進點是多了一個CNN模塊來提取字級別的特徵。CNN的輸入是字級別的Embedding，通過卷積和池化等操作來提取字級別的特徵，然後和詞的Embedding拼接起來放入LSTM。這種方法在兩個公開數據集上面取得了最好的結果，也是未來嘗試的方向之一。
為了解決少無結果的問題，我們設計了多級檢索架構，如上圖所示，主要分4個層次：基本檢索、二次檢索、核心詞檢索和異地檢索。
- 基本檢索會根據查詢詞的意圖選擇特定的檢索策略，比如地標意圖走經緯度檢索，品牌意圖只檢索品牌域和商家名。
- 基本檢索少無結果會進行二次檢索，二次檢索也是分意圖的，不同意圖類型會有不同的檢索策略，地標意圖是經緯度檢索的，二次檢索的時候就需要擴大檢索半徑；品牌意圖的查詢詞，因為很多品牌在一些城市沒有開店，比如香格里拉在很多小城市並沒有開店，這時比較好的做法，是推薦給用戶該城市最好的酒店。
- 如果還是少無結果，會走核心詞檢索，只保留核心詞檢索一遍。丟掉非核心詞有多種方式，一種是刪除一些運營定義的無意義詞，一種是保留NER模型識別出來的主要實體類型。此外還有一個TermWeight的模型，對每個詞都有一個重要性的權重，可以把一些不重要的詞丟掉。
- 在還沒有結果的情況下，會選擇”異地＋全國“檢索，即更換城市或者在全國範圍內進行檢索。
多級檢索架構上線後，線上的無結果率就大幅度降低了。
排序
排序其實是一個典型的技術問題，業界應用比較廣泛的有廣告排序和推薦排序，廣告排序比如Google和百度的關鍵字廣告排序，今日頭條、騰訊的展示廣告排序。推薦排序比如快手、抖音這些短視頻平臺，以及各大App、瀏覽器的信息流。廣告排序和推薦排序優化的目標都是點擊率，技術棧也比較相似，包括LR/FTRL、FM/FFM、GBDT、DNN等模型。
跟以上兩種排序應用相比，酒店排序有自己的業務特點，因為美團酒店具有LBS屬性和交易屬性，天生自帶很多連續特徵，如酒店價格、酒店評分、酒店離用戶的距離等，這些連續特徵是決定用戶購買行為的最重要因素。優化目標也不一樣，大部分場景下酒店搜索的優化目標是訪購率，部分場景下優化目標是點擊率。在技術層面，酒店排序整體的技術棧和廣告、推薦比較相似，都可以使用LR/FTRL、FM/FFM、GBDT、DNN等模型。
面臨的挑戰
具體到酒店排序工作，我們面臨一些不一樣的挑戰，主要包括以下4點：
- 數據稀疏。住酒店本身是一種低頻行為，大部分用戶一年也就住一兩次，導致很多特徵的覆蓋率比較低。
- 業務眾多。美團酒店包括國內酒店業務、境外酒店業務，以及長租、鐘點房等業務，同時有美團和點評兩個不同的App。
- 場景複雜。按照用戶的位置可以分成本地和異地，按照用戶的訴求可以分成商務、旅遊、本地休閒等幾大類，這些用戶之間差異很明顯。比如商務用戶會有大量復購行為，典型例子是美團員工的出差場景，美團在上海和北京各有一個總部，如果美團的同學去上海出差，大概率會在公司差旅標準內選一家離公司近的酒店，從而會在同一家酒店產生大量的復購行為；但是如果是一個旅遊用戶，他就很少反覆去同一個地方。
- 供給約束。酒店行業供給的變化很快，一個酒店只有那麼多房間，一天能提供的間夜量是固定的，全部訂出的話，用戶提價也不會提供新的房間，這種情況在勞動節、國慶這種節假日特別明顯。
上圖右側是排序的整體架構圖，分為線下、線上和近線上三個部分。在線下部分，主要做離線的模型調優和評估，線上部分做預測。這裡比較特別的是近線上部分，我們在實時層面做了大量的工作，包括用戶的實時行為、酒店實時價格、實時庫存等等，以應對供給變化快的特點。
這裡介紹一個業務特點導致的比較獨特的問題：模型切分。美團酒店有很多業務場景，包括國內酒店、境外酒店、長租、鐘點房等；還有兩個App，美團App和大眾點評App；還有搜索和篩選兩種場景，搜索帶查詢詞，篩選沒有查詢詞，兩種場景差異較大；從地理位置維度，還可以分成本地和異地兩種場景。
面對這麼多的業務場景，第一個問題就是模型怎麼設計，是用統一的大模型，還是分成很多不同的小模型？我們可以用一個大模型Cover所有的場景，用特徵來區分不同場景的差異，好處是統一模型維護和優化成本低。也可以劃分很多小模型，這裡有一個比較好的比喻，多個專科專家會診，勝過一個全科醫生。切分模型後，可以避免差異較大的業務之間互相影響，也方便對特殊場景進行專門的優化。
在模型切分上，主要考慮三個因素：
- 第一，業務之間的差異性。比如長租和境外差異很大，國內酒店和境外業務差異也很大，這種需要拆分。
- 第二，細分後的數據量。場景分的越細，數據量就越小，會導致兩個問題，一是特徵的覆蓋率進一步降低；二是數據量變小後，不利於後續的模型迭代，一些複雜模型對數據量有很高的要求。我們做過嘗試，國內酒店場景下，美團和大眾點評兩個App數據量都很大，而且用戶也很不一樣，所以做了模型拆分；但是境外酒店，因為本身是新業務數據量較小，就沒有再進行細分。
- 第三，一切以線上指標為準。我們會做大量的實驗，看當前數據量下怎麼拆分效果更好，比如美團App的國內酒店，我們發現把搜索和篩選拆開後，效果更好；篩選因為數據量特別大，拆分成本、異地效果也更好，但是如果搜索場景拆分成本地、異地模型就沒有額外收益了。最終，一切都要以線上的實際表現為準。
模型演進
接下來介紹一下排序模型的演進過程，因為業務特點及歷史原因，酒店搜索的排序模型走了一條不一樣的演進路線。大家可以看業界其他公司點擊率模型的演進，很多都是從LR/FTRL開始，然後進化到FM/FFM，或者用GBDT+LR搞定特徵組合，然後開始Wide&Deep。
酒店搜索的演進就不太一樣。酒店業務天生自帶大量連續特徵，如酒店價格、酒店和用戶的距離、酒店評分等，因此初始階段使用了對連續特徵比較友好的樹模型。在探索深度排序模型的時候，因為已經有了大量優化過的連續特徵，導致我們的整個思路也不太一樣，主要是借鑑一些模型的思想，結合業務特點做嘗試，下面逐一進行介紹。
初始階段線上使用的模型是XGB（XGBOOST, eXtreme Gradient Boosting）。作為GBDT的改進，XGB實現了非線性和自動的特徵組合。樹節點的分裂其實就實現了非線性，樹的層次結構實現了不同特徵的自動組合，而且樹模型對特徵的包容性非常好，樹的分裂通過判斷相對大小來實現，不需要對特徵做特殊處理，適合連續特徵。
樹模型的這些特點確實很適合酒店這種連續特徵多的場景，至今為止，XGB都是數據量較小場景下的主模型。但是樹模型優化到後期遇到了瓶頸，比如特徵工程收益變小、增大數據量沒有額外收益等，此外樹模型不適合做在線學習的問題愈發嚴重。酒店用戶在勞動節、國慶節等節假日行為有較大不同，這時需要快速更新模型，我們嘗試過只更新最後幾棵樹的做法，效果不佳。考慮到未來進一步的業務發展，有必要做模型升級。
模型探索的原則是從簡單到複雜，逐步積累經驗，所以首先嚐試了結構比較簡單的MLP（Multiple-Layer Perception）多層感知機，也就是全連接神經網絡。神經網絡是一種比樹模型“天花板”更高的模型，“天花板”更高兩層意思：第一層意思，可以優化提升的空間更大，比如可以進行在線學習，可以做多目標學習；第二層意思，模型的容量更大，“胃口”更大，可以“吃下”更多數據。此外它的表達能力也更強，可以擬合任何函數，網絡結構和參數可以調整的空間也更大。但是它的優點同時也是它的缺點，因為它的網絡結構、參數等可以調整的空間更大，神經網需要做很多的參數和網絡結構層面的調整。
上圖是MLP的網絡結構圖，包含輸入層、若干個隱藏層、輸出層。在很長一段時間內，在特徵相同的情況下，MLP效果不如XGB，所以有段時間線上使用的是XGB和MLP的融合模型。後來經過大量的網絡結構調整和參數調整，調參經驗越來越豐富，MLP才逐步超越XGB。這裡額外說明一下，酒店搜索中有少量的ID類特徵，在第一版MLP裡ID類特徵是直接當做連續特徵處理的。比如城市ID，ID的序關係有一定的物理意義，大城市ID普遍較小，小城市開城晚一些，ID較大。
在MLP階段我們對網絡結構做了大量實驗，嘗試過三種網絡結構：平行結構、菱形結構、金字塔結構。在很多論文中提到三者相比平行結構效果最好，但是因為酒店搜索的數據不太一樣，實驗發現金字塔結構效果最好，即上圖最右邊的“1024-512-256”的網絡結構。同時還實驗了不同網絡層數對效果的影響，實驗發現3-6層的網絡效果較好，更深的網絡沒有額外收益而且線上響應時間會變慢，後面各種模型探索都是基於3到6層的金字塔網絡結構進行嘗試。
MLP上線之後，我們開始思考接下來的探索方向。在樹模型階段，酒店搜索組就在連續特徵上做了很多探索，連續特徵方面很難有比較大的提升空間；同時業界的研究重點也放在離散特徵方面，所以離散特徵應該是下一步的重點方向。
深度排序模型對離散特徵的處理有兩大類方法，一類是對離散特徵做Embedding，這樣離散特徵就可以表示成連續的向量放到神經網絡中去，另一類是Wide&Deep，把離散特徵直接加到Wide側。我們先嚐試了第一種，即對離散特徵做Embedding的方法，借鑑的是FNN的思想。其實離散特徵做Embedding的想法很早就出現了，FM就是把離散特徵表示成K維向量，通過把高維離散特徵表示成低維向量增加模型泛化能力。
實際使用中，我們稍微做了一些改動，實驗中發現使用FM預訓練的效率不高，所以嘗試了不做預訓練直接把Embedding隨機初始化，然後讓Embedding跟隨網絡一起學習，實驗結果發現比FM預訓練效果還要好一點。最後的做法是沒有用FM做預訓練，讓Embedding隨機初始化並隨網絡學習，上圖是線上的V3模型。
FNN的成功上線證明離散特徵Embedding這個方向值得深挖，所以我們接著實驗了DeepFM。DeepFM相對於Wide&Deep的改進，非常類似於FM相對LR的改進，都認為LR部分的人工組合特徵是個耗時耗力的事情，而FM模塊可以通過向量內積的方式直接求出二階組合特徵。DeepFM使用FM替換了Wide&Deep中的LR，離散特徵的Embedding同時“喂”給神經網和FM，這部分Embedding是共享的，Embedding在網絡的優化過程中自動學習，不需要做預訓練，同時FM Layer包含了一階特徵和二階的組合特徵，表達能力更強。我們嘗試了DeepFM，線下有提升線上波動提升，並沒有達到上線的標準，最終沒有全量。
儘管DeepFM沒有成功上線，但這並沒有動搖我們對Embedding的信心，接下來嘗試了PNN。PNN的網絡重點在Product上面，在點擊率預估中，認為特徵之間的關係更多是一種And“且”的關係， 而非Add“加”的關係，例如性別為男且用華為手機的人，他定酒店時屬於商務出行場景的概率更高。
PNN使用了Product Layer進行顯式的二階特徵組合。上圖右邊是PNN的網絡結構圖，依然對離散特徵做Embedding，Embedding向量同時送往隱層和Product層，Product通過內積或者外積的方式，對特徵做顯式的二階交叉，之後再送入神經網的隱層，這樣可以做到顯式的二階組合和隱式的高階特徵組合。特徵交叉基於乘法的運算實現，有兩種方式：內積和外積。我們嘗試了內積的方式，線下略有提升線上也是波動提升，沒有達到上線標準，所以最終也沒有全量上線。
PNN之後我們認為Embedding還可以再嘗試一下，於是又嘗試了DCN（Deep&Cross Network）。DCN引入了一個Cross Network進行顯式的高階特徵交叉。上圖右邊是論文中的圖，可以看到Deep&Cross中用了兩種網絡，Deep網絡和Cross網絡，兩種網絡並行，輸入都一樣，在最後一層再Stack到一起。
Deep網絡和前面幾種網絡一樣，包括連續特徵和離散特徵的Embedding，Cross網絡是DCN的特色，在Cross網絡裡面，通過巧妙的設計實現了特徵之間的顯式高階交叉。看上圖左下角的Cross結構示意，這裡的x是每一層的輸入，也就是上一層的輸出。Feature Crossing部分包括了原始輸入x0、本層輸入x的轉置、權重w三項，三項相乘其實就做了本層輸入和原始輸入的特徵交叉，x1就包含了二階的交叉信息，x2就包含了三階的交叉信息，就可以通過控制Cross的層數顯式控制交叉的階數。
不得不說，DCN在理論上很漂亮，我們也嘗試了一下。但是很可惜，線下有提升線上波動提升，依然未能達到上線的標準，最終未能全量上線。
經過DeepFM、PNN、DCN的洗禮，促使我們開始反思，為什麼在學術上特別有效的模型，反而在酒店搜索場景下不能全量上線呢?它們在線下都有提升，在線上也有提升，但是線上提升較小且有波動。
經過認真分析我們發現可能有兩個原因：第一，連續特徵的影響，XGB時代嘗試了600多種連續特徵，實際線上使用的連續特徵接近400種，這部分特徵太強了; 第二，離散特徵太少，離散特徵只有百萬級別，但是Embedding特別適合離散特徵多的情況。接下來方向就很明確了：補離散特徵的課。
最終，我們還是把目光轉回Wide&Deep。Wide&Deep同時訓練一個Wide側的線性模型和一個Deep側的神經網絡，Wide部分提供了記憶能力，關注用戶有過的歷史行為，Deep部分提供了泛化能力，關注一些沒有歷史行為的Item。之前的工作主要集中在Deep測，對低階特徵的表達存在缺失，所以我們添加了LR模塊以增加對低階特徵的表達，Deep部分和之前的V3一樣。剛開始只用了少量的ID類特徵，效果一般，後來加了大量人工的交叉特徵，特徵維度達到了億級別後效果才得到很好的提升。下圖是我們的V4模型：
接下來介紹一下優化目標的迭代過程（後面講MTL會涉及這部分內容）。酒店搜索的業務目標是優化用戶的購買體驗，模型的優化指標是用戶的真實消費率，怎麼優化這個目標呢? 通過分析用戶的行為路徑可以把用戶的行為拆解成“展示->點擊->下單->支付->消費”等5個環節，這其中每個環節都可能存在用戶流失，比如有些用戶支付完成後，因為部分商家確認比較慢，用戶等不及就取消了。
剛開始我們採用了方案1，對每一個環節建模（真實消費率=用戶點擊率×下單率×支付率×消費率）。優點是非常簡單直接且符合邏輯，每個模塊分工明確，容易確認問題出在哪裡。缺點也很明顯，首先是特徵重複，4個模型在用戶維度和商家維度的特徵全部一樣，其次模型之間是相乘關係且層數過多，容易導致誤差逐層傳遞，此外4個模型也增加了運維成本。後來慢慢進化到了方案2的“End to End”方式，直接預測用戶的真實消費率，這時只需要把正樣本設定為實際消費的樣本，一個模型就夠了，開發和運維成本較小，模型間特徵也可以複用，缺點就是鏈路比較長，上線時經常遇到AB測抖動問題。
模型切換到神經網絡後就可以做多任務學習了，之前樹模型時代只預測“End to End”真實訪購率，神經網絡則可以通過多任務學習同時預測CTR展示點擊率和CVR點擊消費率。多任務學習通過硬共享的方式同時訓練兩個網絡，特徵、Embedding層、隱層參數都是共享的，只在輸出層區分不同的任務。上圖是酒店搜索當前線上的模型，基於Wide&Deep做的多任務學習。
網絡結構演進路線
上圖是酒店搜索排序的深度排序模型演進路線，從MLP開始，通過對離散特徵做Embedding進化到FNN，中間嘗試過DeepFM、PNN、DCN等模型，後來加入了Wide層進化到Wide&Deep，現在的版本是一個MTL版的Wide&Deep，每個模塊都是累加上去的。
除了上面提到的模型，我們還探索過這個:
這是我們自己設計的混合網絡，它融合了FNN、DeepFM、PNN、DCN、Wide&Deep等不同網絡的優點，同時實現了一階特徵、顯式二階特徵組合、顯式高階特徵組合、隱式高階特徵組合等，有興趣的同學可以嘗試一下。
不同模型實驗結果
上圖是不同模型的實驗結果，這裡的BP是基點（Basis Point），1BP=0.01%。XGB是Baseline，MLP經過很長時間的調試才超過XGB，MLP和XGB融合模型的效果也很好，不過為了方便維護，最終還是用FNN替換了融合模型。Wide&Deep在開始階段，提升並沒有特別多，後來加了組合特徵後效果才好起來。我們Embedding上面的嘗試，包括DeepFM、Deep&Cross等，線下都有提升，線上波動有提升，但是未能達到上線的標準，最終未能全量。
在特徵預處理方面對連續特徵嘗試了累計分佈歸一化、標準化，以及手工變換如根號變換、對數變換等；累積分佈歸一化其實就是做特徵分桶，因為連續特徵多且分佈範圍很廣，累積分佈歸一化對酒店搜索的場景比較有效。
離散特徵方面嘗試了特徵Embedding及離散特徵交叉組合，分別對應FNN和 Wide&Deep。這裡特別提一下缺失值參數化，因為酒店業務是一種低頻業務，特徵覆蓋率低，大量樣本存在特徵缺失的情況，如果對缺失特徵學一個權重，非缺失值學一個權重效果較好。
參數調優方面分別嘗試了激活函數、優化器等。激活函數嘗試過Sigmoid、ReLU、Leaky_ReLU、ELU等；優化器也實驗過Adagrad、Rmsprop、Adam等；從實驗效果看，激活函數ReLU+Adam效果最好。剛開始時，加了Batch Normalization層和Dropout層，後來發現去掉後效果更好，可能和酒店搜索的數據量及數據特點有關。網絡結構和隱層數方面用的是3到6層的金字塔網絡。學習率方面的經驗是學習率小點比較好，但是會導致訓練變慢，需要找到一個平衡點。
下面介紹深度排序模型線上Serving架構的演化過程，初始階段組內同學各自探索，用過各種開源工具如Keras、TensorFlow等，線上分別自己實現，預測代碼和其他代碼都放一起，維護困難且無法複用。
後來組內決定一起探索，大家統一使用TensorFlow，線上用TF-Serving，線上線下可以做到無縫銜接，預測代碼和特徵模塊也解耦了。現在則全面轉向MLX平臺，MLX是美團自研的超大規模機器學習平臺，專為搜索、推薦、廣告等排序問題定製，支持百億級特徵和流式更新，有完善的線上Serving架構，極大地解放了算法同學的生產力。
最後介紹一下我們對搜索排序技術節奏的一些理解，簡單來說就是在不同階段做不同的事情。
在上圖中，橫軸表示技術深度，越往右技術難度越大，人力投入越大，對人的要求也越高。縱軸是業務階段。業務階段對技術的影響包括兩方面，數據量和業務價值。數據量的大小，可以決定該做什麼事情，因為有些技術在數據量小的時候意義不大；業務價值就更不用說了，業務價值越大越值得“重兵投入”。
- 起步階段：起步階段，還沒有數據，這時候做簡單排序就好，比如純按價格排序或者距離排序，目的是讓整個流程快速地跑起來，能提供最基本的服務。比如2017年，美團的長租業務當時就處於起步階段。
- 業務初期：隨著業務的發展，就進入了業務發展初期，訂單數慢慢增長，也有了一些數據，這時候可以增加一些啟發式規則或者簡單的線性模型，檢索模型也可以加上。但是由於數據量還比較小，沒必要部署很複雜的模型。
- 穩定成長期：業務進一步發展後，就進入了穩定成長期，這時候訂單量已經很大了，數據量也非常大了，這段時間是“補課”的時候，可以把意圖理解的模塊加上，排序模型也會進化到非線性模型比如XGB，會做大量的特徵工程，實時特徵以及實時模型，在這個階段特徵工程收益巨大。
- 技術瓶頸期：這個階段的特點是基本的東西都已經做完了，在原有的技術框架下效果提升變的困難。這時需要做升級，比如將傳統語義模型升級成深度語義模型，開始嘗試深度排序模型，並且開始探索強化學習、多模型融合、多目標學習等。
中國有句俗話叫“殺雞焉用牛刀”，比喻辦小事情，何必花費大力氣，也就是不要小題大做。其實做技術也一樣，不同業務階段不同數據量適合用不同的技術方案，沒有必要過度追求先進的技術和高大上的模型，根據業務特點和業務階段選擇最匹配的技術方案才是最好的。我們認為，沒有最好的模型，只有合適的場景。
總結
酒店搜索作為O2O搜索的一種，和傳統的搜索排序相比有很多不同之處，既要解決搜索的相關性問題，又要提供“千人千面”的排序結果，優化用戶購買體驗，還要滿足業務需求。通過合理的模塊劃分可以把這三大類問題解耦，檢索、排序、業務三個技術模塊各司其職。在檢索和意圖理解層面，我們做了地標策略、NER模型和多級檢索架構來保證查詢結果的相關性；排序模型上結合酒店搜索的業務特點，借鑑業界先進思想，嘗試了多種不同的深度排序模型，走出了一條不一樣的模型演進路線。同時通過控制技術節奏，整體把握不同業務的技術選型和迭代節奏，對不同階段的業務匹配不同的技術方案，只選對的，不選貴的。
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作者簡介
藝濤，美團高級技術專家，2016年加入美團，現負責美團酒店業務搜索排序技術。2010年畢業於中科院計算所，曾在網易有道等公司工作，先後從事網頁搜索、購物搜索、計算廣告等方向的研發工作。曾榮獲“Kaggle衛星圖像分類大賽”亞軍，QCon明星講師。
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