Balancing Trial and Reorder: A Hybrid Sequential Transformer-GBDT Ranker for On-Demand Delivery
平衡试新与复购：按需配送场景的混合序列Transformer-GBDT排序器
🧭 排序模型 · 序列推荐 · 混合架构
Wolt (DoorDash, Inc.)
生产级统一排序器UVR结合双向Transformer序列编码与GBDT，通过标签平滑和试新偏置采样提升商家试新率
📌 工作参考价值（4 点）
- 混合架构值得借鉴：用双向 Transformer encoder 学习用户序列并输出 embedding，作为特征输入 GBDT ranker，兼顾序列建模能力与 GBDT 对表格特征、业务规则（局部配送约束）的处理便利性，适合需要快速迭代和可解释性的工业排序场景。
- 试新/复购权衡的调参 trick：通过 trial-biased sample weighting（提高试新样本权重）和 label smoothing 引导模型推荐新商家，同时离线监控 reorder MRR 的退化，在线用融合指标 Global CVR 兜底，可在电商新品冷启动或类目探索中复用。
- 跨域统一排序模型：将餐厅和零售四个独立模型合并为一个 UVR，共享用户序列表示，不仅提升试新率还简化 serving stack，减少多模型维护成本，适合多业务线推荐系统整合。
- 离线/在线指标拆分：离线分别评估 trial MRR 和 reorder MRR，发现试新提升伴随复购下降，但在线核心指标稳定；建议业务中定义融合指标并分层监控，避免单一离线指标误导。