用户在地图上搜索一个地点到另外一个地点后，会有不同的公交线路。如何为这些线路排序，将最适合、成本最低的公交线路推荐给用户呢？如何衡量推荐策略是否真正满足用户需求，是否真的有效呢？以下，笔者将为大家详细讲述。

一、背景以及目的

1. 背景

搜索一个地点到另外一个地点后，会有不同的公交线路，探讨其中的推荐策略。

2. 目的

通过分析公交推荐路线的策略四要素，给用户提供最适合，成本最低的公交线路线。

3. 如何衡量策略是否有效？

1. 推荐线路排序后，用户点击线路越靠前，则策略越有效。
2. 用户是否换到其他的排序方法，比如：换乘少，步行少等排序方法，换的次数越多，策略越无效。

二、产品目标

基于不同的用户和场景，给用户提供成本最低、最适合的公交线路。

三、具体策略

1. 待解决问题

针对不同的用户和场景，如何给用户提供成本最低最适合的公交线路呢？

2. 输入

影响因素有哪些？

其中，若一个因素占据用户主要考虑因素，如时间因素，则系数加权时间——意为：耗费时间越长的线路得分越多，则排序越靠后。

3. 计算逻辑

有时候推荐的路线可能不是最快的、步行距离最短的，但是为什么会成为推荐路线？

——这是由于不同的影响因素，都有各自的权重系数，所有的影响因素与其权重系数的积加起来，就会得到一条路线的得分。

最佳出行方案应该就是那条得分最低的方案。所以，首先我们需要将方案的各个影响因素的单位统一起来，将时间、步行距离、换成次数折算成分值。

影响因素换算如下图所示：

由图可知：

如果方案一花费的时间为40分钟，步行距离800米，换乘次数2次，花费4元；方案二花费的时间50分钟，步行距离400米，换乘次数1次，花费2元。

方案一的得分为：时间得分 = 40/ 5 = 8分；步行距离得分 = 800/ 400= 2分；换乘得分 = 2 / 1 = 2分；价格得分=4/2=2分。

方案二的得分为：时间得分 = 50 / 5 = 10分；步行距离得分 = 400 / 400 = 1分；换乘得分 = 1 / 1 = 1分；价格得分=2/2=1分

计算逻辑为：方案得分 = 方案时间 * 时间系数 + 方案步行距离 * 步行距离系数 + 换乘次数 *换乘系数 + 价格得分*价格系数+出行方式 * 出行方式系数。

我们假设系数如下图所示：

所以，拿之前的公式算出最终每条线路的得分同时结合用户特征（个性化调整其系数和得分情况）和环境特征（调整系数和得分情况）作出最终的排序。

举例：

用户特征：若根据用户行为记录，该用户偏向于点击/收藏/停留时间长 步行少的路线，那么“步行少”的系数就应当在该用户的整体计算中减少。

场景特征：若用户输入的目的地为高铁站，根据大量用户的历史数据。当用户输入了“高铁站”，用户主要的诉求是“准确”和“用时短”，所以此时这两个的系数应该减少。

4. 输出

输出最终的得分结果，从得分低到得分高排序。

迭代依据为：

1. 推荐线路排序后，用户点击的线路越靠前，则策略越有效。
2. 用户是否换到其他的排序方法，比如：换乘少、步行少等排序方法，换的次数越多，策略越无效。

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