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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

美团机器学习平台基于内部深度定制的TensorFlow研发了Booster GPU训练架构。该架构在整体设计上充分考虑了算法、架构、新硬件的特性，从数据、计算、通信等多个角度进行了深度的优化，最终其性价比达到CPU任务的2~4倍。本文主要讲述Booster架构的设计实现、性能优化及业务落地工作，希望能对从事相关开发的同学有所帮助或者启发。 阅读全文

美团内部深度定制的TensorFlow版本，基于原生TensorFlow 1.x架构与接口，从大规模稀疏参数的支持、训练模式、分布式通信优化、流水线优化、算子优化融合等多维度进行了深度优化。在推荐系统场景，分布式扩展性提升10倍以上，单位算力性能也有显著提升，并在美团内部业务中大量使用，本文介绍了相关的优化与实践工作。 阅读全文

介绍强化学习在美团推荐排序中的应用，包括三个部分：多模型融合的MDP设计奠定了取得收益的基础；针对强化学习鲁棒性和样本利用效率较低的问题，改进DDPG模型使线上取得稳定收益；基于TensorFlow的轻量级实时DRL框架为快速迭代实验提供了保障。 阅读全文

在O2O场景中，用户意图明确时，通常通过搜索来解决信息过载的问题，当用户的意图不明确或者很难用清晰的语义表达，搜索引擎就无能为力。这时，推荐系统通过用户行为的分析，理解其意图，并为其推送个性化的结果，便成为一种更好的选择。 阅读全文

本文介绍了旅游推荐系统从0到1完整的演进过程，包括：召回/排序策略迭代优化、工程架构设计、应用场景实践等。最后提出了旅游推荐系统未来面临的挑战。 阅读全文