若谷学院
互联网公司技术架构分享

搜索与广告

旅游推荐系统的演进-若谷技术学院

旅游推荐系统的演进

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背景 度假业务在整个在线旅游市场中占据着非常重要的位置,如何做好做大这块蛋糕是行业内的焦点。与美食或酒店的用户兴趣点明确(比如找某个确定的餐厅或者找某个目的地附近的酒店)不同,旅游场景中的用户兴趣点(比如周末去哪儿好玩)很难确定,而且会随着...

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深度学习在美团搜索广告排序的应用实践-若谷技术学院

深度学习在美团搜索广告排序的应用实践

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一、前言 在计算广告场景中,需要平衡和优化三个参与方——用户、广告主、平台的关键指标,而预估点击率CTR(Click-through Rate)和转化率CVR(Conversion Rate)是其中非常重要的一环,准确地预估CTR和CVR对...

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美团广告实时索引的设计与实现-若谷技术学院

美团广告实时索引的设计与实现

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背景 在线广告是互联网行业常见的商业变现方式。从工程角度看,广告索引的结构和实现方式直接决定了整个系统的服务性能。本文以美团的搜索广告系统为蓝本,与读者一起探讨广告系统的工程奥秘。 领域问题 广告索引需具备以下基本特性: 层次化的索引结构 ...

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Solr Facet技术的应用与研究-若谷技术学院

Solr Facet技术的应用与研究

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问题背景 在《搜索引擎关键字智能提示的一种实现》一文中介绍过,美团的CRM系统负责管理销售人员的门店(POI)和项目(DEAL)信息,提供统一的检索功能,其索引层采用的是SolrCloud。在用户搜索时,如果能直观地给出每个品类的POI数目...

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深入FFM原理与实践-若谷技术学院

深入FFM原理与实践

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FM和FFM模型是最近几年提出的模型,凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下,仍然能够得到优秀的性能和效果的特性,屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错的战绩。美团点评技术团队在搭建DSP的过程中,探索并使用了FM和FFM模型进行C...

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地理空间距离计算优化-若谷技术学院

地理空间距离计算优化

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#1 地理空间距离计算面临的挑战打开美团app,不管是筛选团购还是筛选商家,默认的排序项都是“离我最近”或者“智能排序”(如下图所示)。 不管是“离我最近”还是“智能排序”,都涉及到计算用户位置与各个团购单子或者商家的距离(注:在智能排序中...

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Solr空间搜索原理分析与实践-若谷技术学院

Solr空间搜索原理分析与实践

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前言 在美团CRM系统中,搜索商家的效率与公司的销售额息息相关,为了让BD们更便捷又直观地去搜索商家,美团CRM技术团队基于Solr提供了空间搜索功能,其中移动端周边商家搜索和PC端的地图模式搜索功能为BD们的日常工作带来了很大的便利,大大...

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基于机器学习方法的POI品类推荐算法-若谷技术学院

基于机器学习方法的POI品类推荐算法

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前言 在美团商家数据中心(MDC),有超过100w的已校准审核的POI数据(我们一般将商家标示为POI,POI基础信息包括:门店名称、品类、电话、地址、坐标等)。如何使用这些已校准的POI数据,挖掘出有价值的信息,本文进行了一些尝试:利用机...

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地理空间距离计算优化-若谷技术学院

地理空间距离计算优化

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#1 地理空间距离计算面临的挑战打开美团app,不管是筛选团购还是筛选商家,默认的排序项都是“离我最近”或者“智能排序”(如下图所示)。 不管是“离我最近”还是“智能排序”,都涉及到计算用户位置与各个团购单子或者商家的距离(注:在智能排序中...

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深入FFM原理与实践-若谷技术学院

深入FFM原理与实践

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FM和FFM模型是最近几年提出的模型,凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下,仍然能够得到优秀的性能和效果的特性,屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错的战绩。美团点评技术团队在搭建DSP的过程中,探索并使用了FM和FFM模型进行C...

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