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CIKM 2024 | 美团技术团队精选论文解读

美团技术团队
本文精选了美团技术团队被 CIKM 2024 收录的 8 篇论文进行解读,覆盖了自监督学习、解释生成、CTR预测、跨域推荐、向量召回、图像生成、时效预测等多个技术领域。这些论文有美团独立研究,还有跟高校、科研机构合作的成果。希望能给从事相关研究工作的同学带来一些帮助或启发。 阅读全文

SIGIR 2021 | 广告系统位置偏差的CTR模型优化方案

坚强、胡可、庆涛、明健、漆毅、程佳、雷军
美团到店广告平台算法团队基于多年来在广告领域上积累的经验,一直在数据偏差等业界挑战性问题不断进行深入优化与算法创新。在之前分享的《KDD Cup 2020 Debiasing比赛冠军技术方案与广告业务应用》一文[4]中,团队分享了在KDD Cup比赛中取得冠军的选择性偏差以及流行度偏差的解决方案,同时也分享了在广告业务上偏差优化的技术框架。 本文基于这一技术框架进行继续介绍,聚焦于位置偏差问题的最新进展,并详细地介绍团队在美团广告取得显著业务效果的位置偏差CTR模型优化方案,以该方案为基础形成的论文《Deep Position-wise Interaction Network for CTR Prediction》也被国际顶级会议SIGIR 2021录用。 阅读全文

CVPR 2021 | 基于Transformer的端到端视频实例分割方法

钰晴 昭良
实例分割是计算机视觉中的基础问题之一。虽然静态图像中的实例分割已经有很多的研究,对视频的实例分割(Video Instance Segmentation,简称VIS)的研究却相对较少。而真实世界中的摄像头所接收的,无论自动驾驶背景下车辆实时感知的周围场景,还是网络媒体中的长短视频,大多数为视频流的信息而非纯图像信息。因而研究对视频建模的模型有着十分重要的意义,本文系美团无人配送团队在CVPR 2021发表的一篇论文解读。 阅读全文

自动驾驶轨迹预测算法:NeurIPS挑战赛冠军方案

炎亮 傅壮 德恒 冬淳
近日,美团无人车配送中心团队获得NeurIPS 2020 INTERPRET轨迹预测挑战赛Generalizability赛道冠军、Regular赛道亚军。本文主要是算法层面的介绍,希望能给从事相关工作的同学有所帮助或者启发。 阅读全文

CIKM 2020 | 一文详解美团6篇精选论文

搜索与NLP中心
AI平台/搜索与NLP部/NLP中心/知识图谱组共有六篇论文(其中4篇长文,2篇短文)被国际会议CIKM2020接收,这些论文是知识图谱组在多模态知识图谱、MT-BERT、Graph Embedding和图谱可解释性等方向上的技术沉淀和应用。 阅读全文