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机器学习在马蜂窝酒店聚合中的应用初探

出门旅行,订酒店是必不可少的一个环节。住得干净、舒心对于每个出门在外的人来说都非常重要。 在线预订酒店让这件事更加方便。当用户在马蜂窝打开一家选中的酒店时,不同供应商提供的预订信息会形成一个聚合列表准确地展示给用户。这样做首先避免同样的信息多次展示给用户影响体验,更重要的是帮助用户进行全网酒店实时比价,快速找到性价比最高的供应商,完成消费决策。 酒店聚合能力的强弱,决定着用户预订酒店时可选价格的「厚度」,进而影响用户个性化、多元化的预订体验。为了使酒店聚合更加实时、准确、高效,现在马蜂窝酒店业务中近 80% 的聚合任务都是由机器自动完成。本文将详细阐述酒店聚合是什么,以及时下热门的机器学习技术在酒店聚合中是如何应用的。 Part.1 应用场景和挑战 1.酒店聚合的应用场景 马蜂窝酒旅平台接入了大量的供应商,不同供应商会提供很多相同的酒店,但对同一酒店的描述可能会存在差异,比如: 酒店聚合要做的,就是将这些来自不同供应商的酒店信息聚合在一起集中展示给用户,为用户提供一站式实时比价预订服务: 下图为马蜂窝对不同供应商的酒店进行聚合后的展示,不同供应商的报价一目了然,用户进行消费决策更加高效...

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