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本文整理自美团技术沙龙第80期《美团内容智能分发的算法实践》，分享内容主要包括三部分。第一部分介绍了大众点评内容搜索的场景特点以及面临的挑战；第二部分介绍了为应对这些困难和挑战，技术团队在链路各环节上做的实践优化，包括内容消费和搜索满意度的优化等等；第三部分是总结和对未来的展望。 阅读全文

本文介绍了美团到家/站外投放团队在多场景建模技术方向上的探索与实践。基于外部投放的业务背景，本文提出了一种自适应的场景知识迁移和场景聚合技术，解决了在投放中面临外部海量流量带来的场景数量丰富、场景间差异大的问题，取得了明显的效果提升。希望能给大家带来一些启发或帮助。 阅读全文

视觉分割技术在街景理解中具有重要地位，同时也面临诸多挑战。美团街景理解团队经过长期探索，构建了一套兼顾精度与效率的分割技术体系，在应用中取得了显著效果。同时，相关技术斩获了CVPR 2023竞赛2项冠军1项季军。本文将详细介绍街景理解中分割技术的探索与应用，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

外卖场景下，用户“复购”属性强、下单频次高，既想下单老商家，也会想换换“新口味”。为更好平衡用户的复购、尝新体验，外卖推荐团队从2022年起开始持续投入，构建了外卖场景新颖性推荐的体系化解决方案。截止目前，外卖首页用户曝光新颖性累计提升19%+，新颖好评率累计提升7%+，用户新颖体验Case率累计降低18%+。本文将详细介绍外卖首页Feed用户新颖体验优化过程中面临的挑战、解决思路以及业务思考。 阅读全文

本文精选了美团技术团队被CVPR 2023收录的8篇论文进行解读。这些论文既有自监督学习、领域自适应、联邦学习等通用学习范式方面的技术迭代，也涉及目标检测、跟踪、分割、Low-level Vision等典型视觉任务的性能，体现了美团在基础通用技术和垂直领域技术上的全方位创新。这些论文也是美团技术团队与国内多所高校、科研机构合作的成果。希望给从事相关研究工作的同学带来一些启发或者帮助。 阅读全文

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

美团图灵机器学习平台在长期的优化实践中，积累了一系列独特的优化方法。本文主要介绍了图灵机器学习平台在内存优化方面沉淀的优化技术，我们深入到源码层面，介绍了Spark算子的原理并提供了最佳实践。希望为读者带来一些思路上的启发。 阅读全文

计算机视觉国际顶会CVPR 2022近日在美国新奥尔良召开，今年美团技术团队有多篇论文被CVPR 2022收录，这些论文涵盖了模型压缩、视频目标分割、3D视觉定位、图像描述、模型安全、跨模态视频内容检索等研究领域。本文将对6篇精选的论文做简要的介绍（附下载链接），希望能对从事相关研究的同学有所帮助或启发。 阅读全文

经典的细粒度情感分析（ABSA，Aspect-based Sentiment Analysis）主要包含三个子任务，分别为属性抽取、观点抽取以及属性-观点对的情感倾向判定三个级联任务。本文介绍了美团到店到餐应用算法团队通过结合学界最先进的阅读理解、注意力机制等方面的实体抽取、情感分析经验，解决到餐（菜品，属性，观点，情感）四元组抽取问题，并在多个业务场景应用落地，希望能对从事相关工作的同学有所帮助或启发。 阅读全文