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Tag: # 推荐算法
ICDE 2023 | 多场景多任务学习在美团到店餐饮推荐的实践
2023年03月23日
周杰 先帅 文豪 薄琳 张琨
美团到店餐饮算法团队在跨域迁移学习的长期实践中,基于多场景的业务背景,提出了分层信息抽取网络,提升了多场景多任务的建模效果。相关技术方案形成的学术论文已经被国际数据工程会议ICDE 2023收录,本文详细阐述了多场景&多任务学习的解决方案,希望能给从事相关方向研究的同学带来一些帮助或启发。
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ICDM论文:探索跨会话信息感知的推荐模型
2020年12月10日
叶蕊 张庆 恒亮
会话推荐(Session-based Recommendation)是推荐领域的一个子分支, 美团平台增长技术部也在该领域不断地进行探索。不久前,该部门提出的跨会话信息感知的时间卷积神经网络模型(CA-TCN)被国际会议ICDM NeuRec Workshop 2020接收。本文会对论文中的CA-TCN模型进行介绍,希望能对从事相关工作的同学有所帮助或者启发。
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KDD Cup 2020 AutoGraph比赛冠军技术方案及在美团的实践
2020年08月27日
坚强
ACM SIGKDD (国际数据挖掘与知识发现大会,简称 KDD)是数据挖掘领域的国际顶级会议。美团参加了KDD Cup比赛中Debiasing、AutoGraph、Multimodalities Recall等三道赛题,最终在Debiasing赛道中获得冠军(1/1895),在AutoGraph赛道中也获得了冠军(1/149),并在Multimodalities Recall赛道中获得了季军(3/1433)。
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KDD Cup 2020 Debiasing比赛冠军技术方案及在美团的实践
2020年08月20日
坚强
ACM SIGKDD (国际数据挖掘与知识发现大会,简称 KDD)是数据挖掘领域的国际顶级会议。美团参加了KDD Cup比赛中Debiasing、AutoGraph、Multimodalities Recall等三道赛题,最终在Debiasing赛道中获得冠军(1/1895),在AutoGraph赛道中也获得了冠军(1/149),并在Multimodalities Recall赛道中获得了季军(3/1433)。
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