每天打开手机App，总能看到附近的优惠活动、新开的餐馆或者顺路的拼车信息。这些“刚好需要”的内容背后，其实是一套精细的同城推荐算法在运作。它不像全国性推荐那样粗放，而是更注重地理位置、用户习惯和实时动态的结合。
为什么普通推荐模型不适合同城场景？
常见的推荐系统比如电商里的“买了又买”，主要依赖用户历史行为和商品关联。但同城推荐不一样。你在A城市常点川菜，搬到B城市后，系统如果还推川菜馆，可能忽略了你正想尝本地小吃的需求。地理位置迁移、区域消费差异、短距离时效性，都是必须考虑的因素。
举个例子，早上八点，一个用户在地铁站附近，系统如果推荐早餐摊位，比推荐晚上才营业的酒吧要合理得多。这说明，时间和空间的耦合关系，在同城推荐中尤为关键。
核心要素：位置+行为+热度
设计这类模型时，通常会把用户、地点、时间三者作为基础输入。用户的历史访问记录、停留时长、评分偏好构成个人画像；每个地点有自身的属性标签，比如“早餐”、“24小时营业”、“人均50以下”；再加上当前时间段的区域热度，比如午间写字楼区的外卖订单激增。
一个简单的加权公式可以这样设计：
score = w1 * <user, item> + w2 * distance_decay + w3 * local_popularity其中，<user, item> 是用户与地点的匹配度，可以用协同过滤或Embedding向量计算；distance_decay 表示距离越远权重越低，常用指数衰减函数处理；local_popularity 指该地点在当前区域内的活跃度，比如最近被多少人点击或收藏。
如何处理冷启动问题？
新用户刚注册，没留下任何足迹，怎么推荐？这时候可以借助区域共性数据。比如某小区周围高频出现奶茶店、便利店、菜鸟驿站，系统可以默认新用户对这些类型有较高潜在兴趣。类似地，新上线的店铺如果没有评价，就先靠周边同类商家的表现来预估热度。
另一种做法是引入POI（Point of Interest）聚类。将城市划分为若干网格，统计每个网格内最受欢迎的几类服务，作为该区域的“性格标签”。用户一旦进入某个网格，立刻获得基于区域特征的初步推荐。
动态更新与反馈闭环
推荐不是一锤子买卖。用户点了某家咖啡馆，但半小时后取消订单，这个负反馈要快速进入模型调整参数。同样，连续三天路过某家店都没进，可能说明兴趣不高，下次就不优先推了。
很多平台采用在线学习机制，用Flink或Spark Streaming实时收集用户交互日志，每分钟更新一次局部模型权重。这种“边用边学”的方式，让推荐越来越贴合真实生活节奏。
比如一个外卖App发现，周五晚上城西片区的烧烤订单猛增，即使个别用户过去很少点，也会适当提升该品类的曝光概率——这是利用群体行为带动个体发现。
避免过度本地化
太“懂”你也有副作用。只推家门口500米的内容，可能让人错失稍远但性价比更高的选择。因此模型里通常加入一定的探索因子（exploration factor），定期试探用户对中远距离地点的反应，防止信息茧房。
比如每隔几次推荐，插入一个1公里外的新店试吃活动，观察是否点击。如果有正向反馈，后续逐步扩大推荐半径。这种机制既保证相关性，又保留发现感。