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美团技术团队美团技术团队最新文章文章存档技术沙龙关于我们 © 2 0 2 3 美团技术团队 A l l r i g h t s r e s e r v e d . 首页最近更新美团外卖基于 G P U 的向量检索系统实践 2 0 2 4 年 0 4 月 1 1 日到家研发平台 & 基础研发平台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 G P U 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 G P U 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。阅读全文到家 , 算法 , 基础研发平台 , G P U , 搜索推荐 , 机器学习百亿大规模图在广告场景的应用 2 0 2 4 年 0 3 月 2 9 日到家研发平台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 C I K M 2 0 2 3 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 G r a p h E T ，满足近百亿边规模、复杂图结构的多个业务落地。阅读全文到家 , 算法 , 搜索推荐 , 广告 , 图技术 , 机器学习大众点评内容搜索算法优化的探索与实践 2 0 2 4 年 0 3 月 2 1 日一帆、陶然、涛锋、圣昱本文整理自美团技术沙龙第 8 0 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。阅读全文大众点评 , 算法 , 内容搜索 , 搜索推荐 , 美团 A I , 机器学习美团大规模 K V 存储挑战与架构实践 2 0 2 4 年 0 3 月 1 5 日泽斌 K V 存储作为美团一项重要的在线存储服务，承载了在线服务每天万亿级的请求量，并且保持着 9 9 . 9 9 5 % 的服务可用性。在 D a t a F u n S u m m i t 2 0 2 3 数据基础架构峰会上，我们分享了《美团大规模 K V 存储挑战与架构实践》，本文为演讲内容的整理。文章主要分为四个部分：第一部分介绍了美团 K V 存储发展历程；第二部分分享了内存 K V S q u i r r e l 挑战和架构实践；第三部分阐述了持久化 K V C e l l a r 挑战和架构实践；最后一部分介绍了未来的发展规划。希望这些内容对大家有所帮助或启发。阅读全文基础研发平台 , 后台 , K V 存储 , R e d i s , S q u i r r e l , C e l l a r 基于接口数据变异的 A p p 健壮性测试实践 2 0 2 4 年 0 2 月 2 9 日覃馨本文整理自美团技术沙龙第 7 7 期《美团亿级流量系统的质量风险防控和稳定性治理实践》，主要介绍了对网络返回数据进行变异的客户端健壮性测试实践经验。文章第一部分介绍客户端健壮性测试的基本概念；第二部分分享了基于接口返回数据变异的 A p p 健壮性测试方案设计的思路；第三部分主要解读了变异数据的构造和异常检测方案设计；第四部分介绍了精简变异数据的探索方案。阅读全文美团平台 , 测试 , A p p , 健壮性 , 客户端美团技术年货 | 6 0 0 + 页电子书，前端、后端、算法、测试、运维系列大合集 2 0 2 4 年 0 2 月 0 1 日美团技术团队在龙年春节到来之际，我们精选过去一年公众号 3 0 多篇技术文章和科研论文，整理制作成一本 6 0 0 多页的电子书，作为新年礼物赠送给大家。祝愿大家在甲辰龙年，幸福平安，行稳致远。阅读全文美团技术团队 , 技术年货 , 年度总结分布式因果推断在美团履约平台的探索与实践 2 0 2 4 年 0 1 月 2 5 日立煌子青郑宸琦帆兆军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 q i n i _ c u r v e / q i n i _ s c o r e 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。阅读全文到家 , 算法 , 因果推断 , 分布式机器学习 , 图灵平台 , 履约平台技术部美团 R A S P 大规模研发部署实践总结 2 0 2 4 年 0 1 月 1 9 日许乐孙绥东华陈驰丛祥世宇等 R A S P 是 R u n t i m e A p p l i c a t i o n S e l f P r o t e c t i o n （运行时应用自我保护）的缩写，是一种应用程序安全技术。 R A S P 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。 R A S P 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。阅读全文美团安全 , 信息安全 , R A S P , J a v a , 安全防护 2 0 2 3 | 美团技术团队热门技术文章汇总 2 0 2 4 年 0 1 月 0 4 日美团技术团队时光飞逝，告别了难忘的 2 0 2 3 ，迎来了充满希望的 2 0 2 4 。再次感谢大家的一路相伴。我们整理了 2 0 2 3 年美团技术团队微信公众号阅读量靠前的 1 0 篇技术文章，欢迎大家品阅。祝愿大家在新的一年里，幸福平安，行稳致远。阅读全文美团技术团队 , 年度总结美团到店终端从标准化到数字化的演进之路 2 0 2 3 年 1 2 月 2 9 日彬彬自强本文整理自美团技术沙龙第 7 6 期《大前端研发协同效能提升与实践》。前端团队在产研多角色协同形式上存在不同阶段，而大前端多技术栈在各阶段都有其独特的实践，同时又有类似的演进路线。本文从到店终端团队移动端和前端技术栈持续交付演进历程展开，分享了大前端团队研发流程在 “ 标准化 ” 、 “ 线上化 ” 、 “ 自动化 ” 以及 “ 数字化 ” 的演进经验，并探讨了大前端多端 D e v O p s 建设思路和未来规划。阅读全文到店 , 前端 , D e v O p s , 多端 , 研发流程 , 数字化 A I O p s 在美团的探索与实践 — — 事件管理篇 2 0 2 3 年 1 2 月 2 2 日政东迎港俊峰美团服务运维团队从事前防御、事中处理、事后运营多个阶段探索 A I O p s 在事件管理领域的应用。本文介绍了在各个运维领域中 A I O p s 的赋能场景，详细阐述了每一个运维场景的业务价值以及算法的具体的落地效果。阅读全文基础研发平台 , 运维 , 事件管理 , A I O p s 美团技术博客十周年，感谢一路相伴 2 0 2 3 年 1 2 月 0 4 日美团技术博客 2 0 1 3 年 1 2 月 4 日，美团技术博客发布了第一篇技术文章； 2 0 1 4 年 9 月 3 0 日，「美团技术团队」微信公众号同步更新技术博客的内容。 1 0 年的时间， 3 6 0 0 多个日夜，我们共发布了 5 7 0 多篇技术文章。感谢大家的一路相伴。阅读全文美团技术团队 , 美团技术博客 , 十年基于 U I 交互意图理解的异常检测方法 2 0 2 3 年 1 1 月 2 3 日诗雨张雨永祥美团到店平台技术部 / 质量工程部与复旦大学周扬帆教授团队开展了科研合作，基于业务实际场景，自主研发了多模态 U I 交互意图识别模型以及配套的 U I 交互框架。本文从大前端质量保障领域的痛点出发，介绍了 U I 交互意图识别的方法设计与实现。基于 U I 交互意图编写的测试用例在实际业务中展现出了可以跨端、跨 A p p 的泛化能力，希望可以为从事相关工作的同学带来一些启发或帮助。阅读全文到店 , 测试 , A p p 交互 , 多模态 , 深度学习如何利用「深度上下文兴趣网络」提升点击率？ 2 0 2 3 年 1 1 月 0 9 日旭阳浩然刘奇景文王哲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 C T R 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。阅读全文到店 , 算法 , C T R , 行为序列建模 , 人工智能基于模式挖掘的可靠性治理探索 2 0 2 3 年 1 0 月 1 2 日玉鑫本文整理自美团技术沙龙第 7 7 期《美团亿级流量系统的质量风险防控和稳定性治理实践》。本文介绍了基于模式挖掘的可靠性治理探索，为通过技术手段解决该领域代表性问题开启了新的思路。文章第一部分介绍可靠性治理的痛点；第二部分引入模式的概念；第三部分讨论新基建下的新尝试；第四部分分享三个典型的实践案例。阅读全文美团优选 , 测试 , 大数据 , 模式 , 可靠性代码变更风险可视化系统建设与实践 2 0 2 3 年 0 9 月 2 2 日桂来本文整理自美团技术沙龙第 7 7 期《美团亿级流量系统的质量风险防控和稳定性治理实践》。文章第一部分介绍了软件系统风险与变更；第二部分介绍了代码变更风险可视化系统的能力建设；第三部分介绍了整个系统在美团内部实践落地的情况；最后是对未来的规划和展望。希望对大家能有所帮助或启发。阅读全文到家 , 测试 , 代码质量 , C o d e R e v i e w , 开发美团多场景建模的探索与实践 2 0 2 3 年 0 9 月 1 4 日王驰森杰树立文帅尹华肖雄本文介绍了美团到家 / 站外投放团队在多场景建模技术方向上的探索与实践。基于外部投放的业务背景，本文提出了一种自适应的场景知识迁移和场景聚合技术，解决了在投放中面临外部海量流量带来的场景数量丰富、场景间差异大的问题，取得了明显的效果提升。希望能给大家带来一些启发或帮助。阅读全文到家 , 算法 , D S P , 广告投放 , 美团 A I , 机器学习 M J D K 如何实现压缩速率的 5 倍提升？ 2 0 2 3 年 0 8 月 3 1 日艳梅 M J D K 是基于 O p e n J D K 构建的美团 J D K 发行版。本文主要介绍 M J D K 是如何在保障 j a v a . u t i l . z i p . * A P I 及压缩格式兼容性的前提下，实现压缩 / 解压缩速率提升 5 1 0 倍的效果。希望相关的经验能够帮助到更多的技术同学。阅读全文基础研发平台 , 后台 , J a v a , J D K , M J D K , m z l i b 如何提供一个可信的 A B 测试解决方案 2 0 2 3 年 0 8 月 2 4 日王鹏永斌中锋本文以履约场景下的具体实践为背景，介绍如何提供一个可信赖的 A B 测试解决方案。一方面从实验方法的角度论述实验过程中容易被忽视的统计陷阱，给出具体的解决方案，一方面从平台建设角度论述针对业务场景和对应约束制定实验方案提供给用户，而不只是功能和方法由用户自由选择，因为实验方法差之毫厘，结果可能是失之千里。阅读全文到家 , 数据 , A B 实验 , A B 测试 K D D 2 0 2 3 | 美团技术团队精选论文解读 2 0 2 3 年 0 8 月 1 1 日美团科研合作本文精选了美团技术团队被 K D D 2 0 2 3 收录的 7 篇论文进行解读，论文覆盖了 F e e d 流推荐、多模态数据、实例分割、用户意图预测等多个方向。这些论文也是美团技术团队与国内多所高校、科研机构合作的成果。希望给从事相关研究工作的同学带来一些启发或者帮助。阅读全文美团技术团队 , 算法 , K D D 2 0 2 3 , 人工智能 , 顶会论文继续学习浏览更多文章

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