瓜子二手車楊燕：大數據實現秒級精準推薦優化 幫用戶輕松找到心儀二手車

日前，2018年AICon全球人工智能與機器學習技術大會在北京舉行，眾多業內人士到場參會，圍繞“AI商業化下的技術演進”這一大會主題展開了經驗交流。

日前，2018年AICon全球人工智能與機器學習技術大會在北京舉行，眾多業內人士到場參會，圍繞“AI商業化下的技術演進”這一大會主題展開了經驗交流和技術探討。作為機器學習與人工智能行業技術落地的代表，瓜子二手車個性化推薦技術負責人楊燕博士受邀到場，并發表題為《瓜子二手車個性化推薦的挑戰與應對》的主題演講，介紹了瓜子二手車基于具體業務需求，在召回策略、排序算法、后處理等場景中的解決方案，及其對瓜子二手車乃至對整個二手車行業帶來的重要意義和作用，得到了與會人員的廣泛關注與認可。

楊燕首先介紹了瓜子二手車的概況。作為二手車行業領軍者，瓜子二手車當前在售近50萬輛個人車源。相較于以標品交易為主的常見電商平臺，二手車本身“一車一況一價”的非標特性，決定了其在展示效果與關聯性上與常規電商差異明顯，而二手車消費者也不如常規電商的高頻用戶易于實現畫像。如何讓用戶在搜索結果和相關推薦中快速找到心儀的車型，成為瓜子二手車技術團隊重點解決的問題之一。

基于這一需求，楊燕闡釋了瓜子二手車整體解決方案的技術框架：以用戶行為、車源信息構成的基礎數據層，以車源相似度、用戶標簽構成的數據結果層，“召回、排序、后處理”邏輯的應用層，以及最終實現在產品段的個性化排序、個性化推薦等“千人千面”的展示效果。在瓜子二手車積累的超800萬車輛與3億車主和潛在買家的基因圖譜庫支撐下，這一技術框架得到了有效的落地實踐。

她以排序為例介紹到，瓜子二手車從車源列表到后續的用戶點擊、線索構建、工單生成、帶看乃至成交，實現了全流程覆蓋的數據收集與樣本構建，并通過后續的特征提取、處理與計算，最終生成實時排序特征，實現了針對車源精確至秒級的排序顯示優化，從而最大限度提升整體車源的瀏覽與轉化效率。這與傳統電商平臺差異明顯：例如部分十分受歡迎的熱門車源在顯示中的權重反而有可能降低，通過平衡熱門車源與冷門車源的顯示頻率，能夠避免用戶集中于頭部車源，反而能夠增強整體車源的周轉與交易效率，對避免滯銷、提升企業效益而言有重要的作用。

數據顯示，在大數據與機器學習等人工智能技術的加持下，瓜子二手車經過排序與推薦等展示場景的優化，使點擊率最高實現了翻倍，并在此基礎上使建單率提升了高達30%。對此楊燕表示，“深入理解業務場景的特點，選擇最合適的算法，化繁為簡、各個擊破，是更加合適初創公司的技術研發方向，也是瓜子二手車能夠真正滿足用戶所需、創業不久即成為行業領軍者的原因之一。”

據悉，瓜子二手車自創辦以來，始終堅持將技術創新作為業務發展的核心驅動力，不僅基于大數據與人工智能技術實現了二手車這一典型非標品的標準化定價，更基于以虛擬數據節點映射現實世界的“鏡像理論”打造了透明無差價、線上線下一體化的二手車新零售業務——瓜子嚴選直賣，在全國開設了上百家超大型嚴選直賣店，以遠超傳統車商的平效和周轉實現了針對傳統二手車零售的變革與重構，同時以行業領軍者的身份有效推動了二手車在大眾中的普及和認可。

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