2020美团技术年货 算法篇

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摘要

文档介绍了美团在算法领域的多项实践，包括智能配送系统的运筹优化、多模态召回技术在搜索业务中的应用，以及BERT在搜索排序中的探索。此外，还涉及了美团在多个国际竞赛中的表现，展现了其在机器学习和优化算法方面的技术实力。这些技术的落地应用显著提升了业务指标和用户体验。

AI总结

《2020美团技术年货·算法篇》是美团在算法领域的年度总结，涵盖了搜索、自然语言处理（NLP）、智能配送、机器学习平台建设等多个方向的核心技术实践与成果。以下是对文档内容的简要总结：

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### 一、美团智能配送系统的运筹优化实战
美团配送业务规模庞大，年支付骑手工资达几百亿元级别。智能配送的核心是资源优化配置，采用了机器学习算法落地的“烟囱模式”，但其效率低下、重复造轮子等问题逐渐凸显。为此，美团搭建了统一的机器学习平台，统一了数据体系和特征口径，提升了研发效率。

- **平台化建设**：标准化数据体系，统一特征计算口径，提升算法协同能力。
- **技术落地**：支持业务个性化需求，提升配送效率和服务质量。

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### 二、搜索与NLP技术实践
美团在搜索和NLP领域的技术实践主要围绕Transformer、BERT等模型的应用展开，譬如：
1. **Transformer在搜索排序中的实践**：提升搜索结果的排序准确性。
2. **BERT在搜索核心排序中的探索**：优化用户查询与搜索结果的匹配。
3. **NER技术的探索与实践**：提升搜索中的命名实体识别（NER）能力，优化关键词识别和场景化搜索。
4. **智能搜索模型预估框架Augur**：解决模型从离线训练到在线服务的系统性问题，提升搜索策略迭代效率。

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### 三、多模态与比赛实践
美团在多模态技术和算法竞赛中表现出色：
1. **KDD Cup 2020多模态召回比赛**：美团搜索与NLP团队以“基于ImageBERT和LXMERT融合的多模态召回解决方案”获得亚军。
2. **KDD Cup 2020 AutoGraph比赛**：美团队伍获得冠军。
3. **WSDM Cup 2020检索排序评测任务**：美团队伍获得第一名。

多模态技术在美团搜索业务中广泛应用，用于处理文本、图片、视频等多种模态信息，提升搜索结果的相关性和用户体验。

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### 四、其他算法与技术实践
1. **一站式机器学习平台建设**：美团搭建了支持特征工程、模型训练和在线预测的统一平台，提升算法开发效率。
2. **美团无人车与CVPR 2020论文实践**：如CenterMask的应用，提升无人车的目标检测与轨迹预测能力。
3. **对话任务中的“语言-视觉”信息融合研究**：探索跨模态信息融合，提升对话系统的理解能力。
4. **推荐模型与跨会话信息感知**：提出新模型，提升跨会话推荐的准确性。
5. **自然场景人脸检测技术实践**：优化人脸检测算法，适应复杂场景需求。

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### 五、未来展望
美团在算法领域的目标是继续推动技术创新，提升在线服务和用户体验，同时加强在多模态、自动化、强化学习等方向的探索，为业务场景提供更优的解决方案。

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总结来看，美团2020年的算法实践聚焦于搜索、配送、多模态、推荐等核心业务场景，通过技术创新和平台化建设，显著提升了业务效率和用户体验，同时在多个国际比赛中取得了优异成绩，展现了强大的技术实力。