本文整理自美团技术沙龙第80期《美团内容智能分发的算法实践》，分享内容主要包括三部分。第一部分介绍了大众点评内容搜索的场景特点以及面临的挑战；第二部分介绍了为应对这些困难和挑战，技术团队在链路各环节上做的实践优化，包括内容消费和搜索满意度的优化等等；第三部分是总结和对未来的展望。

美团履约平台技术部在因果推断领域持续的探索和实践中，自研了一系列分布式的工具。本文重点介绍了分布式因果树算法的实现，并系统地阐述如何设计实现一种分布式因果树算法，以及因果效应评估方面qini_curve/qini_score的不足与应对技巧。希望能为从事因果推断相关工作的同学们提供一些启发或帮助。

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。

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。

今年，美团技术团队有多篇论文被KDD 2022收录，这些论文涵盖了图谱预训练、选择算法、意图自动发现、效果建模、策略学习、概率预测、奖励框架等多个技术领域。本文精选了7篇论文做简要介绍（附下载链接），希望能对从事相关研究方向的同学有所帮助或启发。

粗排是工业界搜广推系统的重要模块。美团搜索排序团队在优化粗排效果的探索和实践中，基于业务实际场景，从精排联动和效果性能联合优化两方面优化粗排，提升了粗排的效果。本文介绍了美团搜索粗排的迭代路线、基于知识蒸馏和自动神经网络选择的粗排优化工作，希望为从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。

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。

搜索相关性用于衡量Query和Doc的相关程度，是搜索引擎的重要环节，本文主要讲述大众点评搜索团队在相关性计算上的技术探索和实践，通过多相似矩阵模型结构、多阶段训练等方法提升预训练模型在相关性问题上的效果，同时解决基于交互的模型在线预测的性能问题，希望为从事相关工作的同学能够带来一些启发或者帮助。

本文介绍了国际竞赛DSTC10开放领域对话评估赛道的冠军方法MME-CRS，该方法设计了多种评估指标，并利用相关性重归一化算法来集成不同指标的打分，为对话评估领域设计更有效的评估指标提供了参考。相关方法已同步发表在AAAI 2022 Workshop上。希望能给从事该技术领域工作的同学一些启发或帮助。

反馈快速，竞争激烈的算法比赛是算法从业者提升技术水平的重要方式，从若干行业核心问题抽象出的算法比赛具有很强的实际意义。本文结合笔者在7次Kaggle/KDD Cup中的冠军经验，对于多领域建模优化，AutoML技术框架，以及面对新问题如何分析建模三个方面进行了介绍。希望能够让读者收获比赛中的通用高效建模方法与问题理解...

剧本杀作为爆发式增长的新兴业务，在商家上单、用户选购、供需匹配等方面存在不足，供给标准化能为用户、商家、平台三方创造价值，助力业务增长。本文介绍了美团到店综合业务数据团队从0到1快速建设剧本杀供给标准化的过程及算法方案。我们将美团到店综合知识图谱（GENE，GEneral NEeds net）覆盖至剧本杀行业，构建剧本...

后深度学习时代下，技术迭代全面进入深水区，以提升模型复杂度为主体的广告预估模型优化已经不再奏效。美团到店广告质量预估团队紧密结合业务特点，发挥深度模型结构灵活多变的优势，实现了进一步破局。本文先介绍了美团业务的LBS空间距离约束和长周期性两大挑战，然后介绍了上下文、用户、广告、训练方式四个维度的应对...

美团的各个业务有着丰富的NLP场景，而这些场景中模型的构建需要很多的标注资源，成本很高。小样本学习致力于在数据资源稀少的情况下训练出比较好的模型。本文从主动学习、数据增强、半监督学习、领域迁移、集成学习&自训练几个方向介绍了现有的一些方法，并在美团场景进行了实验，效果上也取得了一定的提升。希望能...

很多应用通常都需要用定向展示广告来进行获客，对信用卡广告来说，由于用户转化存在较长的链路，持续有效的获客比传统广告更具挑战性。本文结合美团联名信用卡业务中的具体实践，以及今年发表在KDD 2021上的论文，介绍了一种自适应信息迁移多任务（AITM）框架，通过该框架可建模用户多步转化之间的序列依赖关系，并提高...

图灵平台是美团配送技术团队搭建的一站式算法平台，图灵平台中的在线服务框架——图灵OS主要聚焦于机器学习和深度学习在线服务模块，为模型和算法策略的线上部署和计算提供统一的平台化解决方案，能够有效提升算法迭代效率。本文将与大家探讨图灵OS在建设和实践中的思考和优化思路，希望能对大家有所帮助或者启发。

[1] Alahi A, Goel K, Ramanathan V, et al. Social lstm: Human trajectory prediction in crowded spaces[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016: 961-971.

【Top Talk/大咖说】由美团技术学院主办，面向全体技术同学，定期邀请美团各技术团队负责人、业界大咖、高校学者及畅销书作者，为大家分享最佳实践、互联网热门话题、学术界前沿技术进展等内容，从而建立工程师文化、提升技术视野。2020年9月10日，Top Talk邀请到了清华大学自动化系莫一林副教授，请他带来题为《信息物...

ACM SIGKDD（ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining）是世界数据挖掘领域的顶级国际会议。KDD Cup比赛由ACM SIGKDD举办，从1997年开始每年举办一次，也是数据挖掘领域最有影响力的赛事之一。该比赛同时面向企业界和学术界，云集了世界数据挖掘界的顶尖专家、学者、工程师、学生等参加，通过竞赛...

美团到店广告平台搜索广告算法团队基于自身的业务场景，一直在不断进行前沿技术的深入优化与算法创新，团队在图学习、数据偏差、多模态学习三个前沿领域均有一定的算法研究与应用，并取得了不错的业务结果。

计算机视觉技术是实现自动驾驶的重要部分，美团无人配送团队长期在该领域进行着积极的探索。不久前，高精地图组提出的CenterMask图像实例分割算法被CVPR2020收录，本文将对该方法进行介绍。

第13届“国际网络搜索与数据挖掘会议”(WSDM 2020)于2月3日在美国休斯敦召开，该会议由SIGIR、SIGKDD、SIGMOD和SIGWEB四个专委会共同协调筹办，在互联网搜索、数据挖掘领域享有很高学术声誉。本届会议论文录用率仅约15%，并且WSDM历来注重前沿技术的落地应用，每届大会设有的WSDM Cup环节提供工业界真实场景中的数据和任务...

深入各个产业已经成为互联网目前的主攻方向，线上和线下存在大量复杂的业务约束和多种多样的决策变量，为运筹优化技术提供了用武之地。作为美团智能配送系统最核心的技术之一，运筹优化是如何在美团各种业务场景中进行落地的呢？本文根据美团配送技术团队资深算法专家王圣尧在2019年ArchSummit全球架构师峰会北京站上的...

人脸检测技术是通过人工智能分析的方法自动返回图片中的人脸坐标位置和尺寸大小，是人脸智能分析应用的核心组成部分，具有广泛的学术研究价值和业务应用价值，比如人脸识别、人脸属性分析（年龄估计、性别识别、颜值打分和表情识别）、人脸Avatar、智能视频监控、人脸图像过滤、智能图像裁切、人脸AR游戏等等。因拍摄的...

众所周知，日志是记录应用程序运行状态的一种重要工具，在业务服务中，日志更是十分重要。通常情况下，日志主要是记录关键执行点、程序执行错误时的现场信息等。系统出现故障时，运维人员一般先查看错误日志，定位故障原因。当业务流量小、逻辑复杂度低时，应用出现故障时错误日志一般较少，运维人员一般能够根据错误日...

ETA（Estimated Time of Arrival，“预计送达时间”），即用户下单后，配送人员在多长时间内将外卖送达到用户手中。送达时间预测的结果，将会以"预计送达时间"的形式，展现在用户的客户端页面上，是配送系统中非常重要的参数，直接影响了用户的下单意愿、运力调度、骑手考核，进而影响配送系统整体成本和用户体验。

我们正处在一个知识爆炸的时代，伴随着信息量的剧增和人工智能的蓬勃发展，互联网公司越发具有强烈的个性化、智能化信息展示的需求。而信息展示个性化的典型应用主要包括搜索列表、推荐列表、广告展示等等。

深度学习作为AI时代的核心技术，已经被应用于多个场景。在系统设计层面，由于其具有计算密集型的特性，所以与传统的机器学习算法在工程实践过程中存在诸多的不同。本文将介绍美团平台在应用深度学习技术的过程中，相关系统设计的一些经验。