32 | 强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？-深度学习推荐系统实战

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### 32 | 强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？

#### 引言

随着大数据和计算能力的提升，深度学习在推荐系统中的应用日益广泛，而强化学习作为深度学习的一个重要分支，其在推荐系统领域的潜力也逐渐被挖掘。美团作为国内领先的本地生活服务平台，其推荐系统不仅关乎用户体验，还直接影响到平台的商业收入。本文将详细探讨美团如何在推荐系统中成功落地强化学习，特别是在“猜你喜欢”这一核心功能中的应用。

#### 强化学习基础

在深入美团的案例之前，有必要先简要回顾一下强化学习的基本原理。强化学习是一种通过智能体（Agent）在环境中不断试错、学习最优策略的方法。智能体根据当前环境的状态（State）选择动作（Action），执行动作后环境会给出反馈（Reward），智能体根据反馈调整策略，以期在未来获得更大的累积奖励。

在推荐系统中，智能体可以视为推荐算法本身，环境则是用户与平台的交互过程，状态包括用户的历史行为、当前上下文信息等，动作则是推荐列表的生成，而反馈则来自用户的点击、购买等行为。

#### 美团推荐系统概述

美团的推荐系统是其业务增长的重要驱动力之一，特别是在“猜你喜欢”这一功能中，通过智能推荐，极大地提升了用户的满意度和平台的转化率。传统的推荐方法主要基于协同过滤、内容过滤等算法，但随着用户行为数据的不断积累，这些方法逐渐暴露出推荐结果单一、缺乏实时性等问题。因此，美团开始探索将强化学习引入推荐系统，以应对这些挑战。

#### 强化学习在美团推荐系统中的应用

##### 场景定义

美团的“猜你喜欢”功能以信息流的形式展现给用户，包括自然结果和广告结果。这两种结果以混合列表的形式展示，如何合理分配广告位，既保证用户体验，又最大化平台收入，是美团面临的核心问题。强化学习正是解决这一问题的有力工具。

##### CrossDQN模型介绍

为了解决上述问题，美团团队提出了基于强化学习的Cross Deep Q Network（CrossDQN）模型。CrossDQN的核心思想是通过建模状态（State）和动作（Action）的交叉信息，来优化广告位的分配。

**状态空间（State Space）**：状态包含了当前屏幕候选的广告结果和自然结果信息、用户信息和上下文信息。这些信息共同构成了推荐决策的基础。

**动作空间（Action Space）**：动作表示为在当前屏幕哪个位置插入广告。例如，每屏决策5个位置，则动作01001表示在第二个和第五个位置插入广告。

**即时奖励（Immediate Reward）**：即时奖励由三部分组成：广告收入、佣金收入和用户体验评分。这些奖励共同引导模型学习最优的广告位分配策略。

**状态转移概率（State Transition Probability）**：用户的行为（如滑动屏幕）影响状态转移，模型需要根据用户的行为动态调整推荐策略。

**约束条件（Constraints）**：为了平衡用户体验和平台收入，需要对广告的曝光占比进行约束，确保其在一定范围内波动。

##### 模型架构

CrossDQN模型主要由两部分组成：Item Representation Module（IRM）和Sequential Decision Module（SDM）。

**IRM（Item Representation Module）**：通过参数共享的方式，得到每个候选商家的embedding表示。这些表示综合考虑了用户特征、上下文特征、用户历史行为序列和候选商家特征。

**SDM（Sequential Decision Module）**：基于IRM的输出，SDM通过SACU（State and Action Crossing Unit）和MCAU（Multi-Channel Attention Unit）两个模块，完成个性化的广告位置决策。

- **SACU**：将候选的广告和自然队列基于候选的动作进行拼接，得到动作对应的商家排列结果。这一步骤实现了状态和动作的交叉建模，使得模型能够考虑相邻展示商家的相互影响。
  
- **MCAU**：用于进一步建模相邻展示商家的相互影响以及用户对不同特征组合的偏好。通过多个通道，每个通道建模单一维度或维度组合的信息，使得模型能够更精细地捕捉用户的偏好。

##### 训练与部署

CrossDQN模型的训练过程涉及多个环节，包括数据收集、模型训练、评估与优化等。由于强化学习涉及模型训练、线上服务、数据收集、实时模型更新等多个工程环节，因此整个落地过程的工程量非常大，需要工程和研究部门通力合作。

在美团的实践中，为了提高模型的实时性和稳定性，团队采用了Flink和TensorFlow等技术。针对TensorFlow Serving延迟大、更新效率低的问题，美团采取了剥离Embedding层、切分线程池、模型预热等改进措施。

最终，CrossDQN模型成功部署在美团外卖平台，并取得了显著的收益提升。通过优化广告位分配策略，不仅提升了用户体验，还大幅增加了平台的广告收入和佣金收入。

#### 总结与展望

美团在推荐系统中成功落地强化学习的案例，展示了强化学习在解决复杂推荐问题中的巨大潜力。通过CrossDQN模型，美团实现了广告位分配的个性化与智能化，既保证了用户体验，又提升了平台收入。

未来，随着技术的不断进步和数据量的持续增长，强化学习在推荐系统中的应用将更加广泛和深入。美团也将继续探索新的算法和技术，以提供更加精准、高效的推荐服务，为用户创造更大的价值。

通过本章节的介绍，希望读者能够对强化学习在推荐系统中的应用有一个全面的了解，并激发对深度学习推荐系统实战的兴趣和热情。