本文介绍美团在推荐系统构建和优化过程中的具体做法，包括如何解决信息过载问题，利用推荐系统个性化推送内容，以及如何在大量用户和行为数据的基础上进行优化。
推荐系统并不是新鲜的事物，在很久之前就存在，但是推荐系统真正进入人们的视野，并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司，还是近几年的事情。
随着互联网的深入发展，越来越多的信息在互联网上传播，产生了严重的信息过载。如果不采用一定的手段，用户很难从如此多的信息流中找到对自己有价值的信息。
解决信息过载有几种手段：一种是搜索，当用户有了明确的信息需求意图后，将意图转换为几个简短的词或者短语的组合（即query），然后将这些词或短语组合提交到相应的搜索引擎，再由搜索引擎在海量的信息库中检索出与query相关的信息返回给用户；另外一种是推荐，很多时候用户的意图并不是很明确，或者很难用清晰的语义表达，有时甚至连用户自己都不清楚自己的需求，这种情况下搜索就显得捉襟见肘了。尤其是近些年来，随着电子商务的兴起，用户并非一定是带着明确的购买意图去浏览，很多时候是去“逛”的，这种情景下解决信息过载，理解用户意图，为用户推送个性化的结果，推荐系统便是一种比较好的选择。
随着互联网的深入发展，越来越多的信息在互联网上传播，产生了严重的信息过载。如果不采用一定的手段，用户很难从如此多的信息流中找到对自己有价值的信息。
解决信息过载有几种手段：一种是搜索，当用户有了明确的信息需求意图后，将意图转换为几个简短的词或者短语的组合（即query），然后将这些词或短语组合提交到相应的搜索引擎，再由搜索引擎在海量的信息库中检索出与query相关的信息返回给用户；另外一种是推荐，很多时候用户的意图并不是很明确，或者很难用清晰的语义表达，有时甚至连用户自己都不清楚自己的需求，这种情况下搜索就显得捉襟见肘了。尤其是近些年来，随着电子商务的兴起，用户并非一定是带着明确的购买意图去浏览，很多时候是去“逛”的，这种情景下解决信息过载，理解用户意图，为用户推送个性化的结果，推荐系统便是一种比较好的选择。
美团作为国内发展较快的o2o网站，有着大量的用户和丰富的用户行为，这些为推荐系统的应用和优化提供了不可或缺的条件，接下来介绍我们在推荐系统的构建和优化过程中的一些做法，与大家共享。
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