电子商务通过服务和商品给用户带来极致体验。其中，服务包括浏览体验、配送体验和客服体验等，而商品则包括了商品质量、商品价格以及商品丰富度等。正所谓知己知彼、百战不殆，及时了解友商的商品信息，从海量非结构化的商品信息中发现商品的匹配关系，对商品定价、商品选品、用户推荐等场景都发挥着基础性作用。 1号店的商品匹配任务历经规则匹配、模型匹配、机器学习匹配等阶段，不断提升商品匹配的召回率和准确率，支持了业务部门的用户端和运营端需求。如何解决商品匹配过程中遇到的困难和陷阱，本次演讲将分享其中的实践总结。 听众收益 1、了解商品匹配问题的解决思路； 2、了解高质量模型的优化过程； 3、了解机器学习的实战经验。