25-未来精英-上下车点推荐

网约车场景的上下车点推荐

打车场景下，上下车点推荐是指在用户发单前，系统根据用户的历史行为、环境信息，为用户推荐最合适的上下车位置。合理的上下车点有助于司乘高效碰面，甚至关系司乘的安全。上下车点推荐是典型的线上-线下的业务场景。技术挑战如下：

打磨推荐引擎

• 从基于行为推荐的角度，上下车点推荐有很强的线下引导效果，用户历史上下车点是多方（平台、乘客、司机）在特定环境下协商的结果，有极大的偏移。基于对场景数据的洞察，在存在大量噪声数据的基础上探寻真值是持续面临的挑战； 满足用户的个性化需求，并通过长短序列化的联合建模捕捉用户的兴趣变迁及路况的实时变更。

• 现实物理世界结构复杂，从二维的物理平面到路网的拓扑，需要有效的组织各类地理元素、构建场景特征，探索CNN、GRAPH等各类表征学习的方案。 

• 行为和内容的融合，在地理领域解决冷启动、用户需求多样性，都面临独特的挑战。

提升交互体验

• 在复杂场景（例如场站、大型商场）下，用户的需求可能是多样的、不易预测的，需要我们通过合理且友好的产品交互设计，促成系统和用户的双向反馈。

上下游的深度联动

• 上下车点推荐业务中，上游依赖POI数据、路网数据、路况数据，下游影响路径规划和导航，在发单路径中具有承上启下的作用。 联动上下游团结协作、互促互进，是对业务理解、耐心和沟通能力的考验。