在外卖广告CTR预估建模中，我们依托图技术在场景化上进行了一系列探索。本文首先介绍了使用图网络技术的出发点，然后从特征层面的抽象图关系到子图扩展以及场景感知子图，逐步介绍如何使用图技术建模业务问题，并针对联合训练的线上服务细节及效果进行解释和分析，希望能给从事相关工作的同学带来一些帮助或启发。 阅读全文

美团数据库平台研发组，面临日益急迫的数据库异常发现需求，为了更加快速、智能地发现、定位和止损，我们开发了基于AI算法的数据库异常检测服务。本文从特征分析、算法选型、模型训练与实时检测等维度介绍了我们的一些实践和思考，希望为从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。 阅读全文

分布式系统设计是一项十分复杂且具有挑战性的事情。其中，数据复制与一致性更是其中十分重要的一环。数据复制领域概念庞杂、理论性强，如果对应的算法没有理论验证大概率会出错。如果在设计过程中，不了解对应理论所解决的问题以及不同理论之间的联系，势必无法设计出一个合理的分布式系统。 阅读全文

本文主要介绍事务、一致性以及共识，首先会介绍它们怎么在分布式系统中起作用，然后将尝试描述它们之间的内在联系，让大家了解，在设计分布式系统时也是有一定的“套路”可寻。最后将介绍业界验证分布式算法的一些工具和框架。希望能够对大家有所帮助或者启发。 阅读全文

今年，美团技术团队有多篇论文被KDD 2022收录，这些论文涵盖了图谱预训练、选择算法、意图自动发现、效果建模、策略学习、概率预测、奖励框架等多个技术领域。本文精选了7篇论文做简要介绍（附下载链接），希望能对从事相关研究方向的同学有所帮助或启发。 阅读全文

美团Hulk调度系统团队在集群服务质量与资源利用率运营的长期落地实践中，基于业务实际场景，自主设计研发了集群负载自动调控系统（LAR）以及配套的运营体系，在提升集群整体资源利用率的同时保障了业务服务质量。本文介绍了LAR的设计理念、基本框架以及核心设计，并结合在线和混部场景应用展开思考，并展示了部分落地成果。希望能为从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。 阅读全文

粗排是工业界搜广推系统的重要模块。美团搜索排序团队在优化粗排效果的探索和实践中，基于业务实际场景，从精排联动和效果性能联合优化两方面优化粗排，提升了粗排的效果。本文介绍了美团搜索粗排的迭代路线、基于知识蒸馏和自动神经网络选择的粗排优化工作，希望为从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。 阅读全文

Kafka在美团数据平台承担着统一的数据缓存和分发的角色，随着数据量的增长，集群规模的扩大，Kafka面临的挑战也愈发严峻。本文分享了美团Kafka面临的实际挑战，以及美团针对性的一些优化工作，希望能给从事相关开发工作的同学带来帮助或启发。 阅读全文

研发人员在项目开发中不可避免地要使用日志，通过它来记录信息和排查问题。Apache Log4j2提供了灵活且强大的日志框架，虽然上手比较快，但稍有不慎也非常容易踩“坑”。本文介绍了美团统一API网关服务Shepherd在实践中所踩过的关于日志导致线程Block的那些“坑”，以及我们如何从日志框架源码层面进行分析和解决问题的过程，并在最后给大家分享一些关于日志避“坑”的实践经验，希望能给大家带来一些帮助。 阅读全文

今年美团技术团队有多篇论文被ACM SIGIR 2022收录，这些论文涵盖了观点标签生成、跨域情感分类、对话摘要领域迁移、跨域检索、点击率预估、对话主题分割等多个技术领域。本文将精选10篇论文做简要的介绍（附下载链接），希望能对从事相关研究的同学有所帮助或启发。 阅读全文

可观测性作为系统高可用的重要保障，已经成为系统建设中不可或缺的一环。然而随着业务逻辑的日益复杂，传统的ELK方案在日志搜集、筛选和分析等方面愈加耗时耗力，而分布式会话跟踪方案虽然基于追踪能力完善了日志的串联，但更聚焦于调用链路，也难以直接应用于高效的业务追踪。本文介绍了可视化全链路日志追踪的新方案，它以业务链路为载体，通过有效组织业务每次执行的日志，实现了执行现场的可视化还原，支持问题的高效定位。 阅读全文

经过近3年的建设打磨，美团流水线引擎完成了服务端的基建统一，每日支撑近十万次的流水线执行量，系统成功率保持在99.99%以上。本文主要介绍在自研引擎建设层面遇到的挑战以及解决方案。 阅读全文

在外卖广告CTR场景下，深度学习模型正在从简单DNN小模型过渡到千亿参数复杂模型。基于该背景，本文将重点针对大规模深度模型在全链路带来的挑战，从在线时延、离线效率两个方面展开，阐述外卖广告在大规模深度模型上的工程实践经验，希望能为读者提供思路上的借鉴。 阅读全文

搜索相关性用于衡量Query和Doc的相关程度，是搜索引擎的重要环节，本文主要讲述大众点评搜索团队在相关性计算上的技术探索和实践，通过多相似矩阵模型结构、多阶段训练等方法提升预训练模型在相关性问题上的效果，同时解决基于交互的模型在线预测的性能问题，希望为从事相关工作的同学能够带来一些启发或者帮助。 阅读全文

计算机视觉国际顶会CVPR 2022近日在美国新奥尔良召开，今年美团技术团队有多篇论文被CVPR 2022收录，这些论文涵盖了模型压缩、视频目标分割、3D视觉定位、图像描述、模型安全、跨模态视频内容检索等研究领域。本文将对6篇精选的论文做简要的介绍（附下载链接），希望能对从事相关研究的同学有所帮助或启发。 阅读全文

近日，美团视觉智能部研发了一款致力于工业应用的目标检测框架 YOLOv6，能够同时专注于检测的精度和推理效率。在研发过程中，视觉智能部不断进行了探索和优化，同时吸取借鉴了学术界和工业界的一些前沿进展和科研成果。在目标检测权威数据集 COCO 上的实验结果显示，YOLOv6 在检测精度和速度方面均超越其他同体量的算法，同时支持多种不同平台的部署，极大简化工程部署时的适配工作。特此开源，希望能帮助到更多的同学。 阅读全文

端智能，是指在移动端设备运行人工智能（AI）应用的技术。本文主要讲述大众点评搜索场景下，在端侧部署大规模深度学习模型进行搜索重排序任务的实践方案，包括端上特征工程、模型迭代思路，以及具体部署优化的过程，希望能对从事相关领域开发的同学有所帮助或者启发。 阅读全文

推荐系统是效果导向的数据应用服务，在功能的“有”和“无”之间，有很长的效果“好”和“坏”的光谱。本文以用户请求的粒度建立质量模型，通过数据血缘关联了数据表、算法模型、系统服务和用户请求，并结合美团综合业务的实践进行了拓展泛化，希望能对大家有所帮助或启发。 阅读全文

全量SQL（所有访问数据库的SQL）可以有效地帮助安全进行数据库审计，帮助业务快速排查性能问题。一般可通过开启genlog日志或者启动MySQL审计插件方式来进行获取，而美团选用了一种非侵入式的旁路抓包方案，使用Go语言实现。无论采用哪种方案，都需要重点关注它对数据库的性能损耗。本文介绍了美团基础研发平台抓包方案在数据库审计实践中遇到的性能问题以及优化实践，希望能对大家有所帮助或启发。 阅读全文

近日，美团搜索与NLP部NLP中心语义理解团队的小样本学习模型FSL++在中文小样本语言理解权威评测基准FewCLUE榜单登顶，在自然语言推理（OCNLI）单任务中取得第一，并在极少数样本（一个类别仅100余个）的条件下，在新闻分类(TNEWS)、科学文献学科分类（CSLDCP）任务上超过了人类识别精确度。 阅读全文