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2024-09-08 23:29
信息流广告预估技术在美团外卖的实践
信息流广告的精准预估技术是提升外卖业务广告效果的关键。美团外卖通过深度模型优化，实现了从用户行为建模到长短期兴趣匹配的全面升级，提升广告点击率。本文详细解析了信息流广告背后的技术架构和实践经验，适合所有关注广告优化的技术爱好者。想了解美团如何高效提升广告预估准确率吗？
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2024-04-23 23:26
美团外卖基于GPU的向量检索系统实践
到家搜索业务具有数据量大、过滤比高等特点，为了在保证高召回率的同时进一步提高检索性能，美团到家搜索技术团队与基础研发机器学习平台团队基于GPU实现了支持向量+标量混合检索的通用检索系统，召回率与检索性能均有较大提升。本文将介绍我们在GPU向量检索系统建设中遇到的挑战及解决思路，希望对大家有所帮助或启发。
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2024-01-28 23:48
美团RASP大规模研发部署实践总结
RASP是Runtime Application Self-Protection（运行时应用自我保护）的缩写，是一种应用程序安全技术。RASP 技术能够在应用程序运行时检测并阻止应用级别的攻击。随着云计算和大数据的发展，应用程序安全越来越受到重视。RASP 技术作为一种新型的安全防护手段，正在逐渐被业界接受并广泛应用。
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2024-01-17 23:15
美团RASP大规模研发部署实践总结
RASP是Runtime Application Self-Protection（运行时应用自我保护）的缩写，是一种应用程序安全技术。RASP 技术能够在应用程序运行时检测并阻止应用级别的攻击。随着云计算和大数据的发展，应用程序安全越来越受到重视。RASP 技术作为一种新型的安全防护手段，正在逐渐被业界接受并广泛应用。其中Java RASP 是一种针对 Java 应用程序的 RASP 技术。通过在 Java 虚拟机（JVM）级别进行监控和防护，能够有效防止对 Java 应用程序的攻击。
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2023-08-18 22:56
美团前端研发框架Rome实践和演进趋势
本文整理自美团技术沙龙第76期《大前端研发协同效能提升与实践》，为大家介绍了美团到店前端研发框架Rome实践和演进趋势。具体来讲，本文首先介绍了Rome整体的工程生态、演变路径、规模化升级以及工程框架外的开发辅助工具；第二部分，重点阐述了如何做框架度量和相关的业务实践；最后做整体的总结以及对工程框架的下一阶段的思考。希望能对大家带来一些帮助或启发。
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2023-07-23 12:21
美团外卖推荐关于用户新颖体验优化的技术探索
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。
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2023-07-23 11:23
美团外卖智能陪伴型导购的探索与实践
相比于其他电商场景，外卖场景对于实时发现和反馈用户兴趣的能力有着更高的要求，近年来，美团外卖算法团队摸索出了一套适用于外卖场景的智能陪伴型导购架构和策略。这一举措已经取得了显著成效，本文将详细介绍外卖搜索技术团队搭建智能陪伴型导购时，所遇到的挑战以及解决思路，希望能对大家有所帮助或启发。
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2022-12-24 23:31
美团外卖推荐情境化智能流量分发的实践与探索
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。
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2022-12-18 20:49
美团外卖搜索基于Elasticsearch的优化实践
美团外卖搜索工程团队在Elasticsearch的优化实践中，基于Location-Based Service（LBS）业务场景对Elasticsearch的查询性能进行优化。该优化基于Run-Length Encoding（RLE）设计了一款高效的倒排索引结构，使检索耗时（TP99）降低了84%。本文从问题分析、技术选型、优化方案等方面进行阐述，并给出最终灰度验证的结论。
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2022-12-18 20:03
探索人机深度融合的高可用性人工智能应用
NLP也被誉为人工智能皇冠上的明珠，AI落地特别是NLP落地尤其不容易，通过机器处理办公文档远比从一堆图片中找出有猫的图片要复杂得多。因为让机器处理办公文档，往往存在缺少大量的训练语料情况，不同行业间需要处理的具体问题千差万别，人工都需要专业培训甚至几年工作经验才能处理妥当。本文主要结合达观的实践落地经验，探讨在具体NLP项目落地时，计算机“智能”需要哪些必不可少的“人工”。
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