瓜子二手车杨燕：大数据实现秒级精准推荐优化 帮用户轻松找到心仪二手车

近日，2018 AICon全球人工智能与机器学习技术大会在北京举行，众多业内人士围绕“人工智能商业化下的技术进化”这一主题参加了大会，交流经验，探索技术。作为机器学习和人工智能行业技术落地的代表，瓜子二手车个性化推荐技术总监杨艳博士受邀来到现场，发表了题为《瓜子二手汽车个性化推荐的挑战与回应》的主题演讲，根据具体业务需求，介绍了二手车在召回策略、分拣算法、后处理等场景中的解决方案，它给瓜子二手车乃至整个二手车行业带来的重大意义和作用受到了与会者的广泛关注和认可。

杨艳首先介绍了瓜子二手车的概况。瓜子二手车作为二手车行业的领导者，目前个人汽车销量近50万辆。与主要关注标准产品交易的常见电子商务平台相比，二手车“一车一条件一价格”的非标准特征决定了其展示效果和相关性与传统电子商务显著不同，二手车消费者不像传统电子商务的高频用户那样容易实现画像。如何让用户在搜索结果和相关推荐中快速找到自己想要的车型，成为瓜子二手车技术团队重点解决的关键问题之一。基于这一要求，杨艳解释了瓜子二手车整体解决方案的技术框架：由用户行为和车源信息组成的基础数据层，由车源相似性和用户标签组成的数据结果层，“召回、排序、后处理”逻辑的应用层，并最终在产品细分领域实现个性化排序、个性化推荐等“千人千面”的展示效果。在瓜子积累的800多万辆汽车和3亿车主和潜在买家的基因图谱库的支持下，这一技术框架得到了有效实施。她以排序为例介绍，瓜子二手车涵盖了数据收集和样本构建的整个过程，从车源列表到后续用户点击、线索构建、工单生成、查看，甚至交易。通过后续的特征提取、处理和计算，最终生成实时排序特征，实现对车源的精确排序和显示优化到二级，最大限度地提高整体车源的浏览和转换效率。这与传统的电子商务平台有很大不同：例如，一些受欢迎的汽车来源可能在显示屏上的重量较低。通过平衡热门车源和冷门车源的显示频率，用户可以避免集中在顶级车源上，反而可以提高车源的整体营业额和交易效率，这对避免未售出的销售和提高企业效率起到了重要作用。数据显示，瓜子二手车在大数据、机器学习等人工智能技术的支持下，针对排序、推荐等展示场景进行了优化，最高点击率翻了一番，在此基础上订单创建率提高了30%。对此，杨艳表示，“深入了解商业场景的特点，选择最适合的算法，简化复杂性，突破每一个，是创业公司更适合技术研发的方向。这也是瓜子二手车能够真正满足用户需求，并在创业后很快成为行业领军者的原因之一。“据悉，瓜子二手车自成立以来，一直坚持将技术创新作为业务发展的核心驱动力，不仅基于大数据和人工智能技术实现了二手车这一典型非标产品的标准化定价，还实现了透明、无价格、线上线下一体化的新零售二手车的ail业务是基于用虚拟数据节点映射现实世界的“镜像理论”创建的……

uazi严选直销，在全国开设了一百多家超大型严选直销店，在效率和营业额方面远远超过传统汽车经销商，实现了传统二手车零售的转型和重建，同时有效地促进了二手车作为行业领导者在公众中的普及和认可。

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