Airbnb сталкивается с проблемой "холодного старта" для новых или неавторизованных пользователей, у которых отсутствует индивидуальная история. Для решения этой проблемы они разработали "Функции близости", которые используют агрегированное поведение пользователей в географических кластерах. Основная гипотеза заключается в том, что пользователи, находящиеся в одном месте, разделяют схожие предпочтения в путешествиях, независимо от их индивидуальных данных. Эти функции помогают персонализировать опыт без использования постоянных идентификаторов пользователей, что соответствует нормам конфиденциальности, таким как GDPR.Система определяет приблизительное географическое местоположение пользователя по его IP-адресу и группирует близлежащих пользователей в адаптивные "корзины близости". Каждая корзина представляет примерно 1000 пользователей и идентифицируется ключом близости, кодирующим географические тайлы и, в густонаселенных районах, корзины хэшей IP-адресов. Этот ключ действует как точка агрегации, позволяя моделям машинного обучения использовать коллективные сигналы для персонализации. Функции вычисляются ежедневно и включают краткосрочное взаимодействие, долгосрочные паттерны бронирования и метаданные корзин.Адаптивный алгоритм кластеризации обеспечивает соответствующий размер корзин при различной географической плотности. Для густонаселенных городских районов он использует более мелкие подразделения; для редких сельских местностей он применяет более крупные группировки. Это создает масштабируемую карту для эффективной кластеризации по всему миру. Ключи близости стабильны во времени, а функции извлекаются в режиме реального времени из распределенного хранилища типа "ключ-значение" с мягкой зависимостью, чтобы избежать блокировки запросов.Конфиденциальность является основополагающим элементом, поскольку функции отражают поведение группы, а не отдельных лиц. Входные данные исключают пользователей, не давших согласия, а координаты geo-IP анонимизируются. "Функции близости" продемонстрировали улучшение персонализации на маркетинговых целевых страницах и в функции AutoSuggest на главной странице, показав рост среди пользователей, которые никогда не бронировали, и неактивных пользователей. Этот подход разработан как многоразовый, расширяя возможности персонализации для пользователей с "холодным стартом" на различных поверхностях Airbnb и потенциально для электронных писем с предложениями.