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2024-09-09 23:47
搜索广告召回技术在美团的实践
美团通过生成式关键词召回和多模态向量检索技术，大幅提升了搜索广告的召回效率。本文详细介绍了生成式大模型在广告召回中的实践，特别是结合扩散模型的多模态优化，适合关注广告技术和 AI 应用的读者。
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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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2024-03-31 21:17
百亿大规模图在广告场景的应用
本文通过搜索推荐项目进行外卖搜索广告弱供给填充，提高流量变现效率。我们提出外卖多场景异构大图、异构大图在线建模技术演进路线，解决外卖搜索推荐业务多渠道、即时化的挑战。相关成果发表CIKM2023会议一篇。联合机器学习平台搭建大规模图训练、在线推理引擎GraphET，满足近百亿边规模、复杂图结构的多个业务落地。
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2024-03-13 13:24
重复视频检测的价值和常见方法
全网范围内的主要精品视频主要来自MCN机构，一些公司为了更快更好地去覆盖全网内容，会选择和内容代理合作，而代理手上会有很多重复版权的内容，导致重复内容出现。另外，搬运视频也会导致重复内容出现，这些重复内容会造成极差的用户体验。
再者，大量内容相似的视频对于短视频平台存储、网络带宽等资源也是一个极大的挑战，为了不必要的资源浪费，对视频内容进行去重是非常有必要的。
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2022-12-24 23:31
大规模异构图召回在美团到店推荐广告的应用
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。
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2022-08-31 23:08
外卖广告大规模深度学习模型工程实践 | 美团外卖广告工程实践专题连载
在外卖广告CTR场景下，深度学习模型正在从简单DNN小模型过渡到千亿参数复杂模型。基于该背景，本文将重点针对大规模深度模型在全链路带来的挑战，从在线时延、离线效率两个方面展开，阐述外卖广告在大规模深度模型上的工程实践经验，希望能为读者提供思路上的借鉴。
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2022-08-14 09:26
程序员眼中最有价值的10条开发经验
到现在，我已经做了超过 21 年开发，可以说，我生命中超过一半的时间都在编程，那既是我的职业，也成了我的习惯。
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2022-04-19 20:19
CodeReview价值百万！！！
许多团队没有Code Review环节，或者因为追求项目快速上线，认为CR浪费时间；或者团队成员缺少CR观念，认为CR的价值并不大。所以想要推动CR在团队中的实施，最最重要的一点便是增强团队成员对CR环节的认同感。
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2021-06-13 22:45
SIGIR 2021 | 广告系统位置偏差的CTR模型优化方案
近些年来，由于人工智能技术的高速发展，所带来的公平性问题也愈发受到关注。同样的，广告技术也存在着许多公平性问题，由于公平性问题造成的偏差对广告系统的生态会产生较大的负面影响。广告系统通过累积的用户交互反馈数据基于一定的假设去训练模型，模型对广告进行预估排序展示给用户，用户基于可看到的广告进行交互进而累积到数据中。在该环路中，位置偏差、流行度偏差等各种不同类型的偏差会在各环节中不断累积，最终导致广告系统的生态不断恶化，形成“强者愈强、弱者愈弱”的马太效应。
由于偏差对广告系统和推荐系统的生态有着极大的影响，针对消除偏差的研究工作也在不断增加。比如国际信息检索会议SIGIR在2018年和2020年组织了一些关注于消除偏差主题的专门会议，同时也给一些基于偏差和公平性的论文颁发了最佳论文奖（Best Paper）。KDD Cup 2020的其中一个赛道也基于电子商务推荐中的流行度偏差进行开展。
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fo
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2021-04-28 10:29
2021 快应用「广告」接入教程
本文假设您对快应用已经有深入了解（倘若还不甚了解，可以阅读快应用系列文章）。本文，主要针对「快应用如何接入广告」，从整体流程上重新阐述，使得您有更全面认识；虽然之前在如何通过开发快应用赚取睡后收入？一文中，有过大致说明。
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