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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

本文精选了美团技术团队被KDD 2023收录的7篇论文进行解读，论文覆盖了Feed流推荐、多模态数据、实例分割、用户意图预测等多个方向。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

目前，美团内部的日均慢查询数量已经超过上亿条，如何对对这些慢查询进行分析并建立合适的索引，是美团数据库研发中心面临的一项挑战。美团数据库平台研发组与华东师范大学展开了科研合作，通过基于AI+数据驱动的索引推荐，来与基于代价的方法并行地为慢查询推荐索引，以提升推荐效果。 阅读全文

前不久，美团视觉智能部的8篇论文被多媒体和计算机视觉领域顶会 ACM MM 与 ECCV 收录，本文将快速带你了解这8篇论文的研究成果及其可在内容领域的落地应用。 阅读全文

在深度学习时代，算力的需求和消耗日益增长，如何降低算力成本，提高算力效率，逐渐成为一个重要的新课题。智能算力旨在对流量算力进行精细化和个性化分配，从而实现系统算力约束下的业务收益最大化。本文主要介绍了美团外卖广告智能算力从线性规划算法到进化算法的技术演进过程，给出了一种基于进化算法的多动作算力分配方案，希望能给大家带来一些帮助或者启发。 阅读全文

随着人工智能的不断发展，安全及合规问题变得越来越重要。当前机器学习比较大的一个局限性在于其学习模型都是基于关联框架，这种框架存在样本选择偏差的问题，且其稳定性也较差。而因果推理模型的出现，给机器学习打开了一个新的思路。美团技术团队特别邀请到清华大学计算机学院长聘副教授崔鹏老师，请他为美团技术团队的同学分享了因果推断技术最新的发展趋势，以及现阶段取得的一些成果。 阅读全文

商品知识图谱作为新零售行业数字化的基石，提供了围绕商品的精准结构化理解，对业务应用起到了至关重要的作用。相比于美团大脑中原有的围绕商户的图谱而言，商品图谱需应对更加分散、复杂、海量的数据和业务场景，且面临着信息来源质量低、数据维度多、依赖常识以及专业知识等挑战。本文将围绕零售商品知识图谱，介绍美团在商品层级建设、属性体系建设、图谱建设人效提升等方向的探索，希望对大家有所帮助或启发。 阅读全文

谷歌 2017 年正式提出神经网络架构搜索用于自动化生成模型架构，这项技术即被业界寄予厚望，成为 AutoML 的核心组成部分。凭借日益增强的算力和持续迭代的 NAS 算法，视觉模型在架构层面诞生了像 EfficientNet、MobileNetV3 等影响力深远的系列模型，NAS 也应用到了视觉、NLP、语音等领域的很多方向。NAS 作为生成 AI 模型的 AI，其重要意义不言而喻。美团在 NAS 方向也开展了深入性的研究，并对该领域保持着积极的探索。 阅读全文

本文分享了美团配送在即时配送领域中机器学习技术的最新进展，其主题是如何通过大数据和机器学习手段，建立对线下真实世界的各种场景的感知能力，还原和预测配送过程各个细节，提升整体配送系统的整体精度。 阅读全文

美团NLP中心开始构建餐饮娱乐知识图谱——美团大脑。它充分挖掘关联各个场景数据，用AI技术让机器“阅读”用户评论数据，理解用户在菜品、价格、服务、环境等方面的喜好，构建人、店、商品、标签之间的知识关联，从而构建出一个“知识大脑”。 阅读全文

作为人工智能时代最重要的知识表示方式之一，知识图谱能够打破不同场景下的数据隔离，为搜索、推荐、问答、解释与决策等应用提供基础支撑。 阅读全文

运用机器学习的预测算法进行订单异常监控，提高异常报警准确率。 阅读全文