若谷学院
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搜索与广告

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美团点评旅游推荐系统的演进-若谷技术学院

美团点评旅游推荐系统的演进

蔓姝阅读(2831)评论(0)

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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TermRangeQuery源码解析

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简单介绍下 在较早版本的 Lucene 中对一定范围内的查询RanageQuery 。该Query 继承于 MulitTermQuery,在重写(rewrite )Query 树的时候将会遵从一个原则: 根据起始区间值获取term, 然后遍...

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Solr之缓存篇-若谷技术学院

Solr之缓存篇

蔓姝阅读(2655)评论(0)

Solr在Lucene之上开发了很多Cache功能,从目前提供的Cache类型有: (1)filterCache (2)documentCache (3)fieldvalueCache (4)queryresultCache 而每种Cach...

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美团DSP广告策略实践-若谷技术学院

美团DSP广告策略实践

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前言 近年来,在线广告在整个广告行业的比重越来越高。在线广告中实时竞价的广告由于其良好的转化效果,占有的比重逐年升高。DSP(Demand-Side Platform)[1]作为需求方平台,通过广告交易平台(AdExchange)[2]对每...

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美团点评旅游搜索召回策略的演进-若谷技术学院

美团点评旅游搜索召回策略的演进

豌豆苗阅读(2888)评论(0)

本文内容与6月22日第22期美团点评技术沙龙“美团点评AI实践”主题演讲一致,欢迎大家去现场和作者交流。 关注“美团点评技术团队”微信公众号,第一时间获取沙龙最新信息,还可以查阅往期沙龙PPT/视频。 背景 美团点评作为最大的生活服务平台,...

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人工智能在线特征系统中的数据存取技术-若谷技术学院

人工智能在线特征系统中的数据存取技术

蔓姝阅读(2671)评论(0)

一、在线特征系统 主流互联网产品中,不论是经典的计算广告、搜索、推荐,还是垂直领域的路径规划、司机派单、物料智能设计,建立在人工智能技术之上的策略系统已经深入到了产品功能的方方面面。相应的,每一个策略系统都离不开大量的在线特征,来支撑模型算...

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深度学习在美团点评推荐平台排序中的运用-若谷技术学院

深度学习在美团点评推荐平台排序中的运用

青禾阅读(2706)评论(0)

美团点评作为国内最大的生活服务平台,业务种类涉及食、住、行、玩、乐等领域,致力于让大家吃得更好,活得更好,有数亿用户以及丰富的用户行为。随着业务的飞速发展,美团点评的用户和商户数在快速增长。在这样的背景下,通过对推荐算法的优化,可以更好的给...

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人工智能在线特征系统中的生产调度-若谷技术学院

人工智能在线特征系统中的生产调度

青禾阅读(2691)评论(0)

前言 在上篇博客《人工智能在线特征系统中的数据存取技术》中,我们围绕着在线特征系统存储与读取这两方面话题,针对具体场景介绍了一些通用技术,此外特征系统还有另一个重要话题:特征生产调度。本文将以美团点评酒旅在线特征系统为原型,介绍特征生产调度...

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美团点评联盟广告场景化定向排序机制-若谷技术学院

美团点评联盟广告场景化定向排序机制

蔓姝阅读(2655)评论(0)

前言 在美团点评的联盟广告投放系统(DSP)中,广告从召回到曝光的过程需要经历粗排、精排和竞价及反作弊等阶段。其中精排是使用CTR预估模型进行排序,由于召回的候选集合较多,出于工程性能上的考虑,不能一次性在精排过程中完成候选集的全排序,因此...

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智能投放系统之场景分析最佳实践-若谷技术学院

智能投放系统之场景分析最佳实践

青禾阅读(2672)评论(0)

背景 新美大平台作为业内最大的O2O的平台,以短信/push作为运营手段触达用户的量级巨大,每日数以千万计。美团点评线上存在超过千万的POI,覆盖超过2000城市、2.5万个后台商圈。在海量数据存在的前提下,实时投放的用户在场景的选择上存在...

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