美团搜索粗排优化的探索与实践

摘要

随着美团业务规模的快速增长，搜索系统作为用户获取信息和服务的重要入口，其性能和效果直接影响到用户体验和平台收益。粗排阶段作为搜索链路中的关键环节，承担着从海量候选集中快速筛选出高质量结果的重任。本文将详细介绍美团搜索粗排系统的优化探索与实践，包括技术选型、模型优化、工程实现及效果评估等方面，旨在为相关领域从业者提供有价值的参考。

一、引言

在互联网信息爆炸的时代，搜索系统已成为用户获取信息和服务的主要途径之一。美团作为国内领先的生活服务平台，其搜索系统每天需要处理海量的用户查询请求，从数以亿计的候选集中快速、准确地返回用户所需的结果。粗排阶段作为搜索链路中的第一步，其性能和效果直接影响到后续精排阶段的质量和整体搜索效率。因此，如何优化粗排系统，提升其筛选能力和效率，成为美团搜索团队面临的重要挑战。

二、粗排系统概述

2.1 粗排的定义与作用

粗排（Coarse Ranking）是搜索系统中的一个重要环节，位于召回阶段和精排阶段之间。其主要作用是对召回阶段返回的大量候选结果进行初步筛选，去除明显不符合用户需求的结果，同时保留高质量、有潜力的结果供精排阶段进一步处理。粗排的目标是在保证召回率的前提下，尽可能减少进入精排阶段的候选数量，从而降低计算成本，提升整体搜索效率。

2.2 美团粗排系统的现状与挑战

美团搜索粗排系统早期采用基于规则和简单特征的筛选方法，虽然实现简单、运行高效，但在面对复杂多变的用户查询和海量候选集时，其筛选能力和灵活性显得不足。随着业务的发展和用户需求的多样化，粗排系统需要处理更加复杂的查询意图和候选特征，这对系统的性能和效果提出了更高的要求。

三、粗排优化探索

3.1 技术选型：从规则到模型

为了提升粗排系统的筛选能力和灵活性，美团搜索团队开始探索将机器学习模型引入粗排阶段。与传统的基于规则的筛选方法相比，机器学习模型能够自动学习用户查询和候选特征之间的复杂关系，从而更准确地预测候选结果的相关性。在技术选型上，团队考虑了多种机器学习算法，包括线性模型、树模型、深度学习模型等，并最终选择了适合美团业务场景的深度学习模型作为粗排模型的基础。

3.2 模型优化：特征工程与模型结构

3.2.1 特征工程

特征工程是机器学习模型成功的关键之一。在粗排阶段，团队深入分析了用户查询和候选结果的多种特征，包括文本特征、行为特征、上下文特征等，并通过特征组合、特征交叉等方式构建了丰富的特征体系。同时，团队还采用了特征选择、特征降维等技术，以减少特征维度，提升模型训练效率。

3.2.2 模型结构

在模型结构方面，团队尝试了多种深度学习模型，如DNN（深度神经网络）、Wide&Deep、DeepFM等，并通过实验比较了不同模型的性能和效果。最终，团队选择了一种结合了DNN和Wide部分的混合模型结构，以充分利用深度学习模型的非线性表达能力和线性模型的泛化能力。

# 示例代码：简单的DNN模型结构（使用TensorFlow框架）
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input
from tensorflow.keras.models import Model
def build_dnn_model(input_dim, hidden_dims, output_dim):
    inputs = Input(shape=(input_dim,))
    x = inputs
    for dim in hidden_dims:
        x = Dense(dim, activation='relu')(x)
    outputs = Dense(output_dim, activation='sigmoid')(x)
    model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return model
# 参数设置
input_dim = 100  # 输入特征维度
hidden_dims = [256, 128, 64]  # 隐藏层维度
output_dim = 1  # 输出维度（相关性得分）
# 构建模型
model = build_dnn_model(input_dim, hidden_dims, output_dim)
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.summary()

3.3 工程实现：高效训练与部署

在工程实现方面，团队面临了训练数据量大、模型更新频繁等挑战。为了提升训练效率，团队采用了分布式训练框架，如TensorFlow的Distributed Strategy，以充分利用多机多卡的计算资源。同时，团队还优化了数据加载和处理流程，减少了I/O瓶颈。在模型部署方面，团队采用了容器化技术，将模型服务封装为独立的容器，实现了快速部署和弹性伸缩。

3.4 效果评估：多维度指标监控

为了全面评估粗排模型的性能和效果，团队建立了多维度指标监控体系，包括准确率、召回率、F1值、AUC等。同时，团队还关注了模型对业务指标的影响，如点击率、转化率等。通过A/B测试等方式，团队能够实时监控模型上线后的效果变化，并及时调整优化策略。

四、实践案例与效果分析

4.1 实践案例：某业务线粗排优化

以美团某业务线为例，团队对其粗排系统进行了全面优化。在优化前，该业务线的粗排系统主要依赖基于规则的筛选方法，导致召回率低、精排阶段计算压力大。通过引入深度学习模型，团队显著提升了粗排系统的筛选能力，召回率提升了XX%，同时进入精排阶段的候选数量减少了XX%，从而降低了计算成本。

4.2 效果分析：性能与业务指标双提升

优化后，该业务线的搜索效率得到了显著提升。在性能方面，粗排阶段的处理时间缩短了XX%，整体搜索响应时间也有所下降。在业务指标方面，点击率提升了XX%，转化率提升了XX%，用户满意度得到了显著提升。这些效果的提升直接证明了粗排优化的重要性和有效性。

五、结论与展望

美团搜索粗排系统的优化探索与实践取得了显著成效。通过引入深度学习模型、优化特征工程和模型结构、实现高效训练与部署以及建立多维度指标监控体系，团队成功提升了粗排系统的筛选能力和效率，为整体搜索性能的提升奠定了坚实基础。未来，随着业务的不断发展和用户需求的持续变化，美团搜索团队将继续探索粗排系统的优化方向和技术创新点，为用户提供更加优质、高效的搜索服务。