算法搭配不可避免会产生低质量的搭配结果，而商品的非标品属性，导致我们更难衡量美食搭配的质量 。低质量的搭配可能包括：a.包含不适宜单独销售、非美食品类的搭配，例如包含赠品、锅具、餐具的搭配 。b.搭配结果不符合常规搭配模式，例如两份饮料，饮料+馒头等 。

为此，我们的解决方案是：

1. 为了解决业务场景和搭配条件多样的问题，我们形成了离线、实时结合的算法搭配框架 。对于推荐型相关业务，我们采用离线搭配方法预先搭配出套餐候选，再在业务场景中做个性化排序 。离线搭配本着规则到模型的迭代思路，规则搭配依赖知识图谱的商品表示，通过高频聚合+规则搭配泛化，产出相对高质量套餐以确保头部商家覆盖 。模型搭配可以在保证搭配质量的同时，通过模型泛化提高套餐的场景覆盖率 。对于实时搭配型的业务，算法会依据业务的搭配条件实时搭配套餐，进一步提升各个实时场景下的套餐的覆盖率 。
2. 为了解决美食商品非标品的问题，我们引入外卖美食图谱对菜品进行了多方位的刻画 。我们基于外卖知识图谱提取了菜品丰富的信息表征，例如菜品的标准菜品、菜品品类、口味、食材、做法等，减弱非标品带来的影响 。
3. 为了保证搭配套餐的质量，我们开发了套餐质量评估的模型 。

总体，我们在非标品的商品表示、商家表示、套餐搭配模型、套餐搭配质量评估上都进行了相关的探索和迭代，形成了如下图2所示的套餐搭配框架 。
图2 套餐搭配框架
3. 套餐搭配模型3.1 基于图谱标签归纳的套餐搭配模型我们面临的一个问题是外卖商品为非标品，菜品数据质量较差、属性缺失 。为此，我们基于商家菜单、菜谱、商品描述等多种信息源，通过信息抽取、关系识别、知识融合等多种方法，构建了以美食为核心的知识图谱，对菜品建立了品类、口味、做法、功效等多个维度的表示 。
图3 外卖美食知识图谱
商家的历史高销量套餐一般可认为是优质的套餐，但是，中低销量商家的高销量套餐数量较少，难以支持套餐的个性化推荐等应用 。依赖美食图谱对菜品的语义表达，我们首先尝试了基于知识图谱的直接归纳演绎进行套餐搭配的方案 。例如，通过高频订单可以归纳得出，{热菜}+{米饭}+{汤}是一个常见的套餐搭配方式，进而对于商家演绎出“番茄炒鸡蛋+番茄鸡蛋汤+米饭”的套餐搭配 。
图谱归纳演绎的过程是高频聚合和基于搭配模板的泛化过程，我们通过订单聚合、同品牌、同标签、同菜品模板泛化，来产生高质量的套餐搭配，同时套餐的商家覆盖率有了显著的提升 。但是搭配模板的问题在于较难对搭配质量和泛化程度取得折中 。约束性较强的搭配模板可以确保搭配质量，但泛化能力不足，套餐覆盖度较低 。如果用单一或少量标签描述搭配项，会导致模式过度泛化，准确率不能保证 。为此，我们引入了基于模型的套餐搭配方法 。
3.2 基于Encoder-Decoder的套餐搭配模型用户搭配套餐也是一个信息编码到信息输出的过程：用户浏览商家菜单即是编码过程，得到该商家和商品信息的一个整体概况，再基于这个概况去进行套餐的搭配 。贴合该过程的一个思路是采用Encoder-Decoder框架进行套餐搭配模型的建设，Encoder类比用户浏览菜单的过程，学习菜单的语义信息，Decoder负责搭配出套餐 。Encoder-Decoder是一种深度学习网络框架，已经被广泛应用于文本摘要、机器翻译、对话生成等应用中，其建模的方式是通过编码（特征提取）和解码（目标拟合），学习从Encoder输入数据到Decoder输出数据的映射 。常见的编码方式有CNN、RNN、Transformer等结构，解码方式也类似 。

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