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包材推荐中的算法应用|得物技术

目录 一、业务背景 二、算法架构 规则 算法 三、算法原理 装箱 装袋 四、衍生应用 切箱 合包 箱型设计 包装方案推荐 五、作者结语 一、业务背景 任何一家电商的商品出库场景中,都涉及到打包——即把订单中的商品用包材进行包裹,常见的打包方式有装袋和装箱。 仓库打包作业主要决策两点: 包材类型:一般根据商品种类判断,比如衣服使用塑料袋、日用品使用纸箱等,具体由人工录入规则维护在系统中,针对订单输出对应可用包材类型; 包材型号:具体取决于装箱还是装袋,要求使用的纸箱的体积最小或者袋子的面积最小,并且能装下订单中的所有商品。在实操中,系统通常通过拆箱逻辑应对订单中商品较多以至最大型号都装不下的情形。 针对第二点,人工决策不仅效率低而且容易造成浪费,主要是包材型号较多,而且是折叠状态。作业人员肉眼难以甄别能装下所有商品且体积最小的型号,最保险的做法是选择较大的纸箱。这样会造成浪费包材,增加履约成本。此外空间利用率不高将导致商品在运输中容易破损,引发客诉甚至退换货。 在这样背景下,需要一套包材推荐算法来解决上述包材浪费和空间利用率不高的问题。 二、算法架构 在详细进入算法细节之前,先大致了...

新一代实验分析引擎:驱动履约平台的数据决策

本文介绍了美团履约技术平台的新一代实验分析引擎,该引擎对核心实验框架进行了标准化,并融合了众多先进解决方案,有效解决小样本挑战。同时,提供了多样化的溢出效应应对策略,并针对不同业务场景提供了精准的方差和P值计算方法,以规避统计误差。希望对大家有所帮助或启发~~ 引言 自谷歌于2000年引入AB实验以来,这一方法已成为互联网公司优化产品的核心手段,使得基于数据的快速决策成为可能。但随着O2O平台经济的崛起,AB实验需面对更复杂的多边市场和强LBS属性带来的挑战。在这些平台中,消费者、服务提供者和商家的互动极大增加了实验的复杂性,传统的实验平台在小样本和溢出效应面前显得力不从心。其根本原因在于用于接收实验数据和实验配置信息并输出实验报告的实验分析引擎,仅能正确支持非常有限的一组实验设计,难以满足不同用例的实验分析需求。我们的故事便从此开始,这是我们的故事,也可能是你的解答。 1.1 AB实验的发展:从单边场景到单边与多边场景的共存 互联网经济的进步催生了商业模式的创新。我们看到了谷歌、阿里巴巴这样的公司通过向消费者直接提供内容和商品而取得成功,同时,美团、滴滴这样的平台型经济(即时服务平台...

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