Uber Improves Restaurant Recommendations Using Real-Time Signals and Listwise Ranking

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Uber 使用实时信号和列表排序改进餐厅推荐

2026年5月22日 2分钟阅读

作者

• Leela Kumili

关注首席工程师

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Uber 对其 Uber Eats推荐系统进行了更新，引入了实时用户信号和列表排序方法以改善餐厅发现体验。该系统旨在更好地反映用户在主动浏览会话期间的意图，同时提高候选餐厅的排序效率。它已部署在 Uber Eats 平台内，以支持首页信息流和发现页面。

更新后的架构用实时信号处理层替换了早期的批处理特征管道。该层持续摄取用户的交互行为，如点击、搜索和订单历史，以维护最新的用户行为表示。通过转向近实时特征更新，系统减少了用户操作与个性化结果之间的延迟，使推荐能够更快地适应会话中不断变化的偏好。

Brinda Panchal， Uber 产品经理，描述了系统的更广泛目标：

在这种规模下个性化市场不仅仅是展示"好食物"——而是要在实时意图、多样化的商家生态系统和复杂的排序目标之间取得平衡，以创造无缝的发现体验。

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_下一代个性化平台架构构建用户上下文（来源：Uber 博客文章)_

Uber 的推荐技术栈还采用了列表排序，其中多个餐厅候选者在单次推理步骤中一起评估，而不是单独评估。这种方法允许模型优化一组选项中的相对排序，而不是为每个餐厅分配独立的分数。据 Uber 称，这通过在同一上下文中直接比较候选者来提高计算效率和排序质量。

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生成式推荐系统架构 _（来源：Uber 博客文章）_

该系统基于统一的用户行为表示构建，将短期会话活动与长期历史信号相结合。这些信号通过共享的特征提取层进行处理，确保离线训练和在线服务之间的一致性。训练数据通过重放历史用户会话来生成，以模拟生产环境，减少模型训练和实时推理之间的差异。

一个关键的设计考虑因素是训练和服务管道之间的一致性。Uber 在两个环境中应用相同的特征提取逻辑，以减少特征漂移并保持一致性。这种方法有助于确保在历史数据上训练的模型在生产部署时表现相似。

Uber 工程师 Yicheng Chen 强调了 系统的技术演进：

利用近实时用户序列特征和生成式推荐模型来驱动 Uber Eats 首页推荐，并将首页排序从手工设计的统计特征演进到基于 Transformer 的序列建模，将特征新鲜度从 24 小时缩短到秒级。

在基础设施方面，该系统设计用于处理面向消费者推荐界面典型的低延迟约束。特征预处理和模型推理被分离以提高高流量下的效率和可扩展性。这使得服务层能够专注于排序，而上游服务管理特征计算和聚合。

关于作者

#### Leela Kumili

Leela 是星巴克的首席软件工程师，在构建可扩展的云原生系统和分布式平台方面拥有深厚的专业知识。她推动奖励平台的架构、交付和运营卓越，领导系统现代化、提升可扩展性和增强可靠性的工作。除了技术领导力，Leela 还担任组织的 AI 倡导者，识别使用基于 LLM 的工具提升开发者生产力和工作流程的机会，并建立 AI 采用的最佳实践。她热衷于构建生产就绪的系统、提升开发者体验以及指导工程师在技术和战略影响方面的成长。她的兴趣包括平台工程、分布式系统、开发者生产力，以及将技术解决方案与业务和产品目标相结合。

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