hzwaxx的博客

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对于提高流量变现效率，提升广告主ROI（Return on Investment），保证用户体验等都有重要的指导作用。传统的CTR/CVR预估，典型的机器学...

美团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，可以更好的给用户提供感兴趣的内容，帮用户更快速方便的找到所求。我们目标是根据用户的兴趣及行为，向用户推荐感兴趣的内容，打造一个高精准性、高丰富度且让用户感到欣喜的推荐系统。为了达到...

国内外各大互联网公司（比如腾讯、阿里和Yelp）的线上广告业务都在关注展示什么样的图像能吸引更多点击。在美团，商家的首图是由商家或运营人工指定的，如何选择首图才能更好地吸引用户呢？图像质量排序算法目标就是做到自动选择更优质的首图，以吸引用户点击。传统的图像质量排序方法主要从美学角度进行质量评价，通过颜色统计、主体分布、构图等来分析图片的美感。但在实际业务场景中，用户对图片质量优劣的判断主观性很...

一. 引言推荐作为解决信息过载和挖掘用户潜在需求的技术手段，在生活服务电子商务平台中发挥着重要的作用。首页的“猜你喜欢”、运营区、酒店旅游推荐等重要的业务场景，都是推荐的用武之地。                                                                                                          ...

背景排序策略是由机器学习模型驱动的，模型迭代效率制约着策略优化效果。如图1所示，在排序系统里，特征是最为基础的部分：有了特征之后，通过离线训练出模型，然后将特征和模型一起推送给线上排序服务使用。特征生产Pipeline对于策略迭代的效率起着至关重要的作用。经过实践中的积累和提炼，我们整理出一套通用的特征生产框架，大大节省开发量，提高策略迭代效率。                      ...

背景针对美团90%的交易发生在移动端的业务特点，我们实现了一套适用于O2O业务的搜索排序技术方案，已在许多产品和子行业中得到应用。在之前的线上篇中，我们已经介绍了服务的框架、排序算法等。本文为线下篇，主要讲述数据清洗、特征矩阵、监控系统、模型训练和效果评估等模块。数据清洗数据清洗的主要工作是为离线模型训练准备标注数据，同时洗掉不合法数据。数据清洗的数据源主要有团购的曝光、点击和下单。整...

美团的愿景是连接消费者和商家，而搜索在其中起着非常重要的作用。随着业务的发展，美团的商家和团购数正在飞速增长。这一背景下，搜索排序的重要性显得更加突出：排序的优化能帮助用户更便捷地找到满足其需求的商家和团购，改进用户体验，提升转化效果。和传统网页搜索问题相比，美团的搜索排序有自身的特点——90%的交易发生在移动端。一方面，这对排序的个性化提出了更高的要求，例如在“火锅”查询下，北京五道口的火锅...