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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

粗排是工业界搜广推系统的重要模块。美团搜索排序团队在优化粗排效果的探索和实践中，基于业务实际场景，从精排联动和效果性能联合优化两方面优化粗排，提升了粗排的效果。本文介绍了美团搜索粗排的迭代路线、基于知识蒸馏和自动神经网络选择的粗排优化工作，希望为从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。 阅读全文