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本文系外卖美食知识图谱系列的第三篇文章，从技术层面我们会介绍外卖套餐搭配的技术方案，包括离线、实时的套餐搭配的迭代，套餐质量评估方案，同时会介绍套餐搭配的业务应用 。1. 背景让用户更方便快捷地选购到满意的外卖商品，是美团外卖一直在努力的方向 。本文主要介绍了针对美食类商家的套餐搭配技术以及应用实践 。在外卖点餐的选择过程中，用户一般会考虑单品偏好、组合搭配等因素，挑选商家和商品的过程耗时较长 。我们通过套餐搭配技术，基于商家的候选商品，自动搭配优质套餐，轻松解决用户“选择困难症”，能够提升用户的决策效率 。
2. 业务目标和挑战2.1 业务目标目前，美团外卖App的套餐搭配应用有很多，有“今日套餐推荐”、“满减神器”、“套餐搭配推荐”等 。由于目前外卖商家自行搭配套餐的能力较弱而且意愿不强，导致外卖套餐底层供给对业务场景和商家的覆盖率偏低，不能满足套餐相关推荐排序应用的需求 。因此，外卖套餐搭配的业务目标是对于美食类商家搭配出候选的套餐组合，给套餐相关应用方提供更丰富的套餐供给 。
图1 “套餐推荐” 、“满减神器套餐推荐”、“菜品详情页套餐搭配”应用示例
对于套餐相关应用方，我们进行了业务分析：“今日推荐”、“满减神器”等业务的搭配条件相对较弱且可以离线获取搭配条件，归类为推荐型相关业务，此类业务需要保证商家的套餐覆盖率提升，从而保证商家的推荐露出 。详情页、满减加购等业务的搭配条件较强，而且偏实时 。例如，详情页是用户指定一个菜品后进行搭配，满减加购场景是用户选择一个菜品和特定的价格区间作为条件 。这些属于搭配型业务，此类业务需要保证套餐对实时场景的覆盖，从而保证套餐搭配Tab的露出 。套餐搭配算法的目标有：①提升套餐组合的覆盖度，从而给下游的套餐相关应用提供场景覆盖率高、多样性充足的套餐组合 。②保证搭配套餐的质量 。
2.2 业务挑战商品搭配在电商场景下也存在较多的应用，例如淘宝的购物车搭配、服装搭配，化妆品搭配 。购物车搭配是基于用户购物车、已购买商品的打包推荐，例如，用户在加购牙刷后，可以给出牙膏的推荐 。这类方法主要基于商品的购买行为进行相关性的推荐，目标不是形成一个完成的搭配组合 。但是，外卖美食商品搭配则需要考虑整个组合的合理性，而不单纯基于商品是否相关 。比如：大量订单中有“小炒肉+番茄鸡蛋汤+米饭”、“鱼香肉丝+番茄鸡蛋汤+米饭”等组合方式，但是“番茄鸡蛋汤+米饭”并不构成一个好的套餐搭配 。
服装搭配和化妆品搭配为面向组合的搭配推荐，对此类搭配问题的解决方案大体分成两类，一类是：搭配模式用于模型挑选商品过程的剪枝，搭配模式可以是人工或者模型的方式先验给出，参考文献中的论文4、5采用此思路，该方法的特点是搭配效果靠剪枝策略+质量评估模型共同保证 。另一类是通过端到端的网络参数学习搭配模式思路，论文6和我们的离线套餐搭配采用此思路，该方案的特点是搭配效果更依赖于端到端模型保证，但同时搭配模型更复杂 。
相比电商场景的商品搭配，美食搭配面临独特的业务挑战：
- 套餐搭配的业务场景和搭配条件比较多样，因此套餐搭配方案需要满足各类业务、各种搭配条件下的需求 。
- 美食商品属于非标品，且不同商家销售的商品各不相同，导致套餐搭配模式因商家而异 。例如，不同商家销售的宫保鸡丁，在份量、口味、食材、价格上都不相同，因此对于宫保鸡丁这道菜也会有不同的套餐搭配方式 。
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