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搜索广告召回技术在美团的实践

田南
本文整理自美团技术沙龙第81期《美团在广告算法领域的探索及实践》。首先介绍了美团搜索广告的三个阶段:多策略关键词挖掘、分层召回体系、生成式召回;然后重点介绍了生成式关键词召回、多模态生成式向量召回、生成式相关性判断在美团的实践。最后是一些经验分享及总结,希望能对大家有所帮助或启发。 阅读全文

美团外卖基于GPU的向量检索系统实践

到家研发平台&基础研发平台
到家搜索业务具有数据量大、过滤比高等特点,为了在保证高召回率的同时进一步提高检索性能,美团到家搜索技术团队与基础研发机器学习平台团队基于GPU实现了支持向量+标量混合检索的通用检索系统,召回率与检索性能均有较大提升。本文将介绍我们在GPU向量检索系统建设中遇到的挑战及解决思路,希望对大家有所帮助或启发。 阅读全文

百亿大规模图在广告场景的应用

到家研发平台
本文通过搜索推荐项目进行外卖搜索广告弱供给填充,提高流量变现效率。我们提出外卖多场景异构大图、异构大图在线建模技术演进路线,解决外卖搜索推荐业务多渠道、即时化的挑战。相关成果发表CIKM2023会议一篇。联合机器学习平台搭建大规模图训练、在线推理引擎GraphET,满足近百亿边规模、复杂图结构的多个业务落地。 阅读全文

分布式因果推断在美团履约平台的探索与实践

立煌 子青 郑宸 琦帆 兆军
美团履约平台技术部在因果推断领域持续的探索和实践中,自研了一系列分布式的工具。本文重点介绍了分布式因果树算法的实现,并系统地阐述如何设计实现一种分布式因果树算法,以及因果效应评估方面qini_curve/qini_score的不足与应对技巧。希望能为从事因果推断相关工作的同学们提供一些启发或帮助。 阅读全文

代码变更风险可视化系统建设与实践

桂来
本文整理自美团技术沙龙第77期《美团亿级流量系统的质量风险防控和稳定性治理实践》。文章第一部分介绍了软件系统风险与变更;第二部分介绍了代码变更风险可视化系统的能力建设;第三部分介绍了整个系统在美团内部实践落地的情况;最后是对未来的规划和展望。希望对大家能有所帮助或启发。 阅读全文

美团多场景建模的探索与实践

王驰 森杰 树立 文帅 尹华 肖雄
本文介绍了美团到家/站外投放团队在多场景建模技术方向上的探索与实践。基于外部投放的业务背景,本文提出了一种自适应的场景知识迁移和场景聚合技术,解决了在投放中面临外部海量流量带来的场景数量丰富、场景间差异大的问题,取得了明显的效果提升。希望能给大家带来一些启发或帮助。 阅读全文

如何提供一个可信的AB测试解决方案

王鹏 永斌 中锋
本文以履约场景下的具体实践为背景,介绍如何提供一个可信赖的AB测试解决方案。一方面从实验方法的角度论述实验过程中容易被忽视的统计陷阱,给出具体的解决方案,一方面从平台建设角度论述针对业务场景和对应约束制定实验方案提供给用户,而不只是功能和方法由用户自由选择,因为实验方法差之毫厘,结果可能是失之千里。 阅读全文

美团外卖推荐关于用户新颖体验优化的技术探索

亚成 若静 俊洁等
外卖场景下,用户“复购”属性强、下单频次高,既想下单老商家,也会想换换“新口味”。为更好平衡用户的复购、尝新体验,外卖推荐团队从2022年起开始持续投入,构建了外卖场景新颖性推荐的体系化解决方案。截止目前,外卖首页用户曝光新颖性累计提升19%+,新颖好评率累计提升7%+,用户新颖体验Case率累计降低18%+。本文将详细介绍外卖首页Feed用户新颖体验优化过程中面临的挑战、解决思路以及业务思考。 阅读全文

美团外卖智能陪伴型导购的探索与实践

翔锟 营飞 关璐等
相比于其他电商场景,外卖场景对于实时发现和反馈用户兴趣的能力有着更高的要求,近年来,美团外卖算法团队摸索出了一套适用于外卖场景的智能陪伴型导购架构和策略。这一举措已经取得了显著成效,本文将详细介绍外卖搜索技术团队搭建智能陪伴型导购时,所遇到的挑战以及解决思路,希望能对大家有所帮助或启发。 阅读全文

交互式推荐在外卖场景的探索与应用

姬晨 亚成 姜飞等
外卖场景的用户停留时长低于传统电商,对用户实时需求的理解和反馈有更高的要求。针对业务问题,外卖推荐团队从2021年起开始持续投入,最终摸索出了一套适用于外卖场景的交互式推荐架构和策略,并取得了较好的收益。本文详细介绍了外卖首页Feed在搭建交互式推荐时遇到的挑战和解决思路。 阅读全文

美团外卖推荐情境化智能流量分发的实践与探索

瑞东 俊洁 乐然 覃禹 秀峰 王超 张鹏 尹斌 北海
美团外卖推荐团队在推荐算法的长期落地实践中,针对外卖业务情境化特点对排序模型进行深入探索与优化。本文介绍了面向情境化建模的“情境细分+统一模型”建模思路,通过用户行为序列建模以及专家网络两个模块的优化,实现不同场景间对信息独有性的刻画和信息共性的相互传递,进而提升全部流量效率。 阅读全文

美团外卖搜索基于Elasticsearch的优化实践

泽钰 张聪 晓鹏
美团外卖搜索工程团队在Elasticsearch的优化实践中,基于Location-Based Service(LBS)业务场景对Elasticsearch的查询性能进行优化。该优化基于Run-Length Encoding(RLE)设计了一款高效的倒排索引结构,使检索耗时(TP99)降低了84%。本文从问题分析、技术选型、优化方案等方面进行阐述,并给出最终灰度验证的结论。 阅读全文

美团图灵机器学习平台性能起飞的秘密(一)

琦帆 立煌 兆军
美团图灵机器学习平台在长期的优化实践中,积累了一系列独特的优化方法。本文主要介绍了图灵机器学习平台在内存优化方面沉淀的优化技术,我们深入到源码层面,介绍了Spark算子的原理并提供了最佳实践。希望为读者带来一些思路上的启发。 阅读全文

深入理解函数式编程(上)

俊杰
函数式编程是一种历史悠久的编程范式。作为演算法,它的历史可以追溯到现代计算机诞生之前的λ演算,本文希望带大家快速了解函数式编程的历史、基础技术、重要特性和实践法则。在内容层面,主要使用JavaScript语言来描述函数式编程的特性,并以演算规则、语言特性、范式特性、副作用处理等方面作为切入点,通过大量演示示例来讲解这种编程范式。同时,文末列举比较一些此范式的优缺点,供读者参考。因为文章涵盖一些范畴论知识,可能需要其他参考资料一起辅助阅读。 阅读全文

深入理解函数式编程(下)

俊杰
函数式编程是一种历史悠久的编程范式。作为演算法,它的历史可以追溯到现代计算机诞生之前的λ演算,本文希望带大家快速了解函数式编程的历史、基础技术、重要特性和实践法则。在内容层面,主要使用JavaScript语言来描述函数式编程的特性,并以演算规则、语言特性、范式特性、副作用处理等方面作为切入点,通过大量演示示例来讲解这种编程范式。同时,文末列举比较一些此范式的优缺点,供读者参考。因为文章涵盖一些范畴论知识,可能需要其他参考资料一起辅助阅读。 阅读全文

自动化测试在美团外卖的实践与落地

少飞 闫旭 文文 军帅
随着美团到家业务的发展,系统复杂度也在持续增长。测试用例数量近两年增长约一倍,单端数量超过1万2千条,而研发人员的工作从大部分时间在开发,转变成一半时间在开发、一半时间在模拟环境和自测。因此,引入自动化测试就显得十分有必要,本文介绍了美团外卖在自动化测试方向做的一些探索和实践,希望对从事相关领域工作的同学能够带来一些启发或帮助。 阅读全文

图技术在美团外卖下的场景化应用及探索

任建 张伟 雨枫 黄坤 慧楠 鹏业 张波
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

美团外卖广告智能算力的探索与实践(二)

家宏 顺辉 国梁 乾龙 乐彬
在深度学习时代,算力的需求和消耗日益增长,如何降低算力成本,提高算力效率,逐渐成为一个重要的新课题。智能算力旨在对流量算力进行精细化和个性化分配,从而实现系统算力约束下的业务收益最大化。本文主要介绍了美团外卖广告智能算力从线性规划算法到进化算法的技术演进过程,给出了一种基于进化算法的多动作算力分配方案,希望能给大家带来一些帮助或者启发。 阅读全文

终端新玩法:技术栈无关的剧本式引导

松涛 尚先 筱斌
App引导是端上做心智建设的重要手段,我们尝试了“剧本式”思维获得了较好效果。在想法落地时,相关研发工作量较大,而且终端技术栈多样化,需要做到“零代码”和“技术栈无关”。最终我们通过“图像匹配”与“标准协议”等核心方案实现了突破。本文将介绍该项目的思考过程,并会对关键技术方案进行剖析和解读,希望能给从事相关开发工作的同学以启发。 阅读全文

GPU在外卖场景精排模型预估中的应用实践

杨杰 陈卓
GPU等专用芯片以较低的成本提供海量算力,已经成为机器学习领域的核心利器,在人工智能时代发挥着越来越重要的作用。如何利用GPU这一利器赋能业务场景,是很多技术研发者都要面临的问题。本文分享了美团外卖搜索/推荐业务中模型预估的GPU架构设计及落地的过程,希望能对从事相关应用研发的同学有所帮助或启发。 阅读全文