美团技术团队

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FlutterWeb性能优化探索与实践

美团外卖商家端基于 FlutterWeb 的技术探索已久,目前在多个业务中落地了App、PC、H5的多端复用,有效提升了产研的整体效率。在这过程中,性能问题是我...

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TensorFlow在推荐系统中的分布式训练优化实践

美团内部深度定制的TensorFlow版本,基于原生TensorFlow 1.x架构与接口,从大规模稀疏参数的支持、训练模式、分布式通信优化、流水线优化、算子优...

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细粒度情感分析在到餐场景中的应用

经典的细粒度情感分析(ABSA,Aspect-based Sentiment Analysis)主要包含三个子任务,分别为属性抽取、观点抽取以及属性-观点对的情...

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预训练技术在美团到店搜索广告中的应用

搜索广告在优化流量变现效率等商业指标之外,也需要重点优化用户体验,降低不相关广告对用户体验的损害,这样才能保证平台生态的健康发展。本文对预训练技术在广告相关性的...

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美团外卖终端容器无关化研发框架

2019年9月,美团外卖技术团队联合多个研发部门正式推出了React2X,面向所有的前端研发人员,特别是按业务领域划分的团队,为大家提供一个完整的、开放的多终端...

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美团跨端一体化富文本管理技术实践

为了减少产品和前端开发人员之间的矛盾,不断降本提效,美团医药技术部构建了跨端一体化富文本管理平台Page-佩奇。本文系统介绍了该平台的定位、设计思路、实现原理以...

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Fairplay DRM与混淆实现的研究

研究Fairplay DRM(Digital Rights Management,即数字版权保护)最关键的两点是授权和加密。但长久以来,关于App DRM的研究...

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美团搜索多业务商品排序探索与实践

随着美团零售商品类业务的不断发展,美团搜索在多业务商品排序场景上面临着诸多的挑战。本文介绍了美团搜索在商品多业务排序上相关的探索以及实践,希望能对从事相关工作的...

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美团知识图谱问答技术实践与探索

知识图谱问答(Knowledge-based Question Answering, KBQA)是指给定自然语言问题,通过对问题进行语义理解和解析,进而利用知识...

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美团基于知识图谱的剧本杀标准化建设与应用

2021年 第045篇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。

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如何优雅地记录操作日志?

操作日志几乎存在于每个系统中,而这些系统都有记录操作日志的一套 API。操作日志和系统日志不一样,操作日志必须要做到简单易懂。所以如何让操作日志不跟业务逻辑耦合...

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新一代CTR预测服务的GPU优化实践

CTR模型在互联网的搜索、推荐、广告等场景有着广泛的应用。近年来,随着深度神经网络的引入,CTR模型的推理对硬件算力的要求逐渐增加。本文介绍了美团在CTR模型优...

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小样本学习及其在美团场景中的应用

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...

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Spock单元测试框架以及在美团优选的实践

Spock是国外一款优秀的测试框架,基于BDD(行为驱动开发)思想实现,功能非常强大。Spock结合Groovy动态语言的特点,提供了各种标签,并采用简单、通用...

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KDD 2021|美团联合多高校提出多任务学习模型,已应用于联名卡获客场景

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...

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ACL 2021 | 一文详解美团技术团队7篇精选论文

ACL是计算语言学和自然语言处理领域最重要的顶级国际会议,该会议由国际计算语言学协会组织,每年举办一次。据谷歌学术计算语言学刊物指标显示,ACL影响力位列第一,...

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美团App页面视图可测性改造实践

一次编写多处运行的动态化容器技术给研发效率带来了极大的提升,但对于依旧需要多端验证的测试流程来说,在效率层面却面临着极大的挑战。本文围绕动态化容器中的动态布局技...

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美团终端消息投递服务Pike的演进之路

Pike 2.0致力于为美团提供一套易接入、高可靠、高性能的双向消息投递服务。本文首先从系统架构升级、工作模式升级、长稳保活机制升级等方面介绍了Pike 2.0...

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多业务建模在美团搜索排序中的实践

美团搜索排序是一个典型的多业务混合排序建模问题,这种多业务场景搜索存在很多挑战。本文聚焦到店商家多业务场景的多业务排序建模优化工作,希望能对从事相关工作的同学有...

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常识性概念图谱建设以及在美团场景中的应用

在自然语言处理中,我们经常思考,怎么样才能做好自然语言的理解工作。对我们人类来说,理解某一个自然语言的文本信息,通常都是通过当前的信息,关联自己大脑中存储的关联...

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