深度：并购方兴未艾，垂直型SaaS引领新热潮（附推荐）--技术头条 -- 微博大V帮你宣传技术博文开发者头条码农头条

深度：并购方兴未艾，垂直型SaaS引领新热潮（附推荐） (yq.aliyun.com)

由 @云栖精选 2016-12-06 09:11 / 0个评论

本文详述了全域建模技术在美团首页推荐系统的发展和演进。美团首页推荐算法团队通过多阶段递进式探索验证，在召回与排序模块引入多展位、多应用渠道的多源用户交互数据，并在落地过程中解决了美团多展位、多业务、时空场景强相关性的特点导致的严重跨域信号负迁移挑战。

by @技术头条 2024-11-02 16:22 查看详情

用真实性来引领团队 (hiwannz.com)

前不久我和一些公司里非产品部门的负责人做了一些跨团队的合作，这件事总体下来的体验非常难受。大抵形容就是在合作模式上相比原本的“平等，支持”而转变为了“金字塔，指令”的合作模式，更加难受的就是因为专业性的原因，我明显的发现对方在一些并不熟悉的领域里指指点点，这一度让我感觉到很抓狂。

by @技术头条 2024-01-14 19:00 查看详情

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。

by @技术头条 2023-07-23 12:21 查看详情

基于AI+数据驱动的慢查询索引推荐 (tech.meituan.com)

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。

by @技术头条 2023-07-04 23:28 查看详情

交互式推荐在外卖场景的探索与应用 (tech.meituan.com)

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。

by @技术头条 2023-07-02 23:41 查看详情

大规模异构图召回在美团到店推荐广告的应用 (tech.meituan.com)

美团到店推荐广告团队在图神经网络的长期落地实践中，思考分析了场景的特点与挑战，针对性地进行了模型设计，并通过大规模训练工具及线上部署优化多次成功落地，带来了线上收入提升。本文主要介绍了大规模图召回技术在美团到店广告场景下的实践经验，包括模型设计思路、模型迭代历程、大规模训练工具以及线上部署性能优化等，希望为从事相关工作的读者带来一些启发。

by @技术头条 2022-12-24 23:31 查看详情

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。

by @技术头条 2022-12-24 23:31 查看详情

知识图谱增强下的智能推荐系统与应用-于敬 (www.52nlp.cn)

经过多年的推荐系统理论发展，已经产生了三代主要的推荐系统。第一代推荐系统（1995-2005），主要包括三种方法：基于内容过滤的方法、基于协同过滤的方法和混合方法，技术上主要是规则统计和机器学习。第二代推荐系统（2003-2014），主要是基于时间、位置、用户组评分等特征上下文，对这一代推荐系统的研究目前仍在进行中。第三代推荐系统的研究更侧重在基于表示学习的语义模型以及在推荐过程中会有较多的关于知识组件的使用。

by @技术头条 2022-12-18 20:48 查看详情

美团综合业务推荐系统的质量模型及实践 (tech.meituan.com)

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。

by @技术头条 2022-08-18 23:36 查看详情

搜索与推荐那些事儿 (insights.thoughtworks.cn)

各大互联网平台由于服务内容不同，平台成熟度的不同，对搜索和推荐的偏重程度也就不尽相同，但都是缺一不可。本篇文章介绍了搜索和推荐的区别与联系，架构演进以及架构统一。

by @Thoughtworks 2022-06-21 09:57 查看详情