文章列表

大规模异构图召回在美团到店推荐广告的应用

齐裕、祥洲等
美团到店推荐广告团队在图神经网络的长期落地实践中,思考分析了场景的特点与挑战,针对性地进行了模型设计,并通过大规模训练工具及线上部署优化多次成功落地,带来了线上收入提升。本文主要介绍了大规模图召回技术在美团到店广告场景下的实践经验,包括模型设计思路、模型迭代历程、大规模训练工具以及线上部署性能优化等,希望为从事相关工作的读者带来一些启发。 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