美团技术团队
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美团外卖基于GPU的向量检索系统实践
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GPU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…
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百亿大规模图在广告场景的应用
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CIKM2023会议一篇。联合机器学习平台…
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大众点评内容搜索算法优化的探索与实践
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…
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美团大规模KV存储挑战与架构实践
KV 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 99.995% 的服务可用性。在 DataFunSummit 2023 数据基础架构峰会上，我们分享了《美团大规模 KV 存储挑战与…
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基于接口数据变异的App健壮性测试实践
本文整理自美团技术沙龙第77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…
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美团技术年货 | 600+页电子书，前端、后端、算法、测试、运维系列大合集
在龙年春节到来之际，我们精选过去一年公众号30多篇技术文章和科研论文，整理制作成一本600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。 Powered by WPeMatico
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分布式因果推断在美团履约平台的探索与实践
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_sco…
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美团RASP大规模研发部署实践总结
RASP是Runtime Application Self-Protection（运行时应用自我保护）的缩写，是一种应用程序安全技术。RASP 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，…
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2023 | 美团技术团队热门技术文章汇总
时光飞逝，告别了难忘的2023，迎来了充满希望的2024。再次感谢大家的一路相伴。我们整理了2023年美团技术团队微信公众号阅读量靠前的10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。 Power…
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美团到店终端从标准化到数字化的演进之路
本文整理自美团技术沙龙第76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…
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AIOps在美团的探索与实践——事件管理篇
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AIOps在事件管理领域的应用。本文介绍了在各个运维领域中AIOps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。 Powered by…
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美团技术博客十周年，感谢一路相伴
2013年12月4日，美团技术博客发布了第一篇技术文章；2014年9月30日，「美团技术团队」微信公众号同步更新技术博客的内容。10年的时间，3600多个日夜，我们共发布了570多篇技术文章。感谢大家的一路相伴。 Pow…
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基于UI交互意图理解的异常检测方法
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UI交互意图识别模型以及配套的UI交互框架。本文从大前端质量保障领域的痛点出发，介绍了UI交互意图识别的方法设计与实…
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如何利用「深度上下文兴趣网络」提升点击率？
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…
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基于模式挖掘的可靠性治理探索
本文整理自美团技术沙龙第77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…
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代码变更风险可视化系统建设与实践
本文整理自美团技术沙龙第77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…
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美团多场景建模的探索与实践
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…
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MJDK 如何实现压缩速率的 5 倍提升？
MJDK 是基于 OpenJDK 构建的美团 JDK 发行版。本文主要介绍 MJDK 是如何在保障 java.util.zip.* API 及压缩格式兼容性的前提下，实现压缩/解压缩速率提升 5-10 倍的效果。希望相关…
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如何提供一个可信的AB测试解决方案
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AB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…
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KDD 2023 | 美团技术团队精选论文解读
本文精选了美团技术团队被KDD 2023收录的7篇论文进行解读，论文覆盖了Feed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…
