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如何利用「深度上下文兴趣网络」提升点击率?

旭阳 浩然 刘奇 景文 王哲
美团到店广告平台在用户行为序列建模算法的迭代落地中,基于对业务实际场景中用户决策心智的观察,创新性地提出了深度上下文兴趣网络,精确建模了用户的兴趣,提升了CTR等线上业务指标。本文介绍了相应算法背后的动机、建模方法以及工程优化,希望能为从事相关工作的同学带来一些启发或帮助。 阅读全文

GPU在外卖场景精排模型预估中的应用实践

杨杰 陈卓
GPU等专用芯片以较低的成本提供海量算力,已经成为机器学习领域的核心利器,在人工智能时代发挥着越来越重要的作用。如何利用GPU这一利器赋能业务场景,是很多技术研发者都要面临的问题。本文分享了美团外卖搜索/推荐业务中模型预估的GPU架构设计及落地的过程,希望能对从事相关应用研发的同学有所帮助或启发。 阅读全文

新一代CTR预测服务的GPU优化实践

伟龙 小卓 文魁 駃飞 小新
CTR模型在互联网的搜索、推荐、广告等场景有着广泛的应用。近年来,随着深度神经网络的引入,CTR模型的推理对硬件算力的要求逐渐增加。本文介绍了美团在CTR模型优化的实践。通过分析模型结构特点,结合GPU硬件架构,我们设计了一系列流程对模型进行定制优化,达到了降低延迟、提高吞吐、节省成本的目标。 阅读全文

美团在O2O场景下的广告营销

亦平
美团作为中国最大的在线本地生活服务平台,覆盖了餐饮、酒店、旅行、休闲娱乐、外卖配送等方方面面生活场景,连接了数亿用户和数百万商户。如何帮助本地商户开展在线营销,使得他们能快速有效地触达目标用户群体提升经营效率,是美团的核心问题之一。 阅读全文