日前，2018年AICon全球人工智能与机器学习技术大会在北京举行，众多业内人士到场参会，围绕“AI商业化下的技术演进”这一大会主题展开了经验交流和技术探讨。作为机器学习与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负责人杨燕博士受邀到场，并发表题为《瓜子二手车个性化推荐的挑战与应对》的主题演讲，介绍了瓜子二手车基于具体业务需求，在召回策略、排序算法、后处理等场景中的解决方案，及其对瓜子二手车乃至对整个二手车行业带来的重要意义和作用，得到了与会人员的广泛关注与认可。

杨燕首先介绍了瓜子二手车的概况。作为二手车行业领军者，瓜子二手车当前在售近50万辆个人车源。相较于以标品交易为主的常见电商平台，二手车本身“一车一况一价”的非标特性，决定了其在展示效果与关联性上与常规电商差异明显，而二手车消费者也不如常规电商的高频用户易于实现画像。如何让用户在搜索结果和相关推荐中快速找到心仪的车型，成为瓜子二手车技术团队重点解决的问题之一。

基于这一需求，杨燕阐释了瓜子二手车整体解决方案的技术框架：以用户行为、车源信息构成的基础数据层，以车源相似度、用户标签构成的数据结果层，“召回、排序、后处理”逻辑的应用层，以及最终实现在产品段的个性化排序、个性化推荐等“千人千面”的展示效果。在瓜子二手车积累的超800万车辆与3亿车主和潜在买家的基因图谱库支撑下，这一技术框架得到了有效的落地实践。

她以排序为例介绍到，瓜子二手车从车源列表到后续的用户点击、线索构建、工单生成、带看乃至成交，实现了全流程覆盖的数据收集与样本构建，并通过后续的特征提取、处理与计算，最终生成实时排序特征，实现了针对车源精确至秒级的排序显示优化，从而最大限度提升整体车源的浏览与转化效率。这与传统电商平台差异明显：例如部分十分受欢迎的热门车源在显示中的权重反而有可能降低，通过平衡热门车源与冷门车源的显示频率，能够避免用户集中于头部车源，反而能够增强整体车源的周转与交易效率，对避免滞销、提升企业效益而言有重要的作用。

数据显示，在大数据与机器学习等人工智能技术的加持下，瓜子二手车经过排序与推荐等展示场景的优化，使点击率最高实现了翻倍，并在此基础上使建单率提升了高达30%。对此杨燕表示，“深入理解业务场景的特点，选择最合适的算法，化繁为简、各个击破，是更加合适初创公司的技术研发方向，也是瓜子二手车能够真正满足用户所需、创业不久即成为行业领军者的原因之一。”

据悉，瓜子二手车自创办以来，始终坚持将技术创新作为业务发展的核心驱动力，不仅基于大数据与人工智能技术实现了二手车这一典型非标品的标准化定价，更基于以虚拟数据节点映射现实世界的“镜像理论”打造了透明无差价、线上线下一体化的二手车新零售业务——瓜子严选直卖，在全国开设了上百家超大型严选直卖店，以远超传统车商的平效和周转实现了针对传统二手车零售的变革与重构，同时以行业领军者的身份有效推动了二手车在大众中的普及和认可。

2019年02月18日 于上海

版权作品 未经许可 请勿转载