后深度学习时代下，技术迭代全面进入深水区，以提升模型复杂度为主体的广告预估模型优化已经不再奏效。美团到店广告质量预估团队紧密结合业务特点，发挥深度模型结构灵活多变的优势，实现了进一步破局。本文先介绍了美团业务的LBS空间距离约束和长周期性两大挑战，然后介绍了上下文、用户、广告、训练方式四个维度的应对方案，具体如下四个技术突破：a.基于位次组合的上下文偏差感知预估；b.基于时空依赖的超长序列建模；c.广告候选动态化；d.灾难遗忘与持续学习，带动线上指标显著提升的同时，整理为论文发表在SIGIR、CIKM等国际顶级会议。最后，基于新一轮理解，提出推理量级动态化、评估指标差异化等预估技术新趋势。

参考文献

• [1] Friedman J H . Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine[J]. Annals of Statistics, 2001, 29(5):1189-1232.
• [2] Rendle S. Factorization machines[C]//2010 IEEE International conference on data mining. IEEE, 2010: 995-1000.
• [3] HT Cheng, et al. Wide & Deep Learning for Recommender Systems, 2016
• [4] Zhou, Guorui, et al. “Deep interest network for click-through rate prediction.” Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining. 2018
• [5] Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts. ACM, 2018.
• [6] Wen, Ling, Chua. A closer look at strategies for memorization.[J]. Clavier Companion, 2014, 6(6):50-52.
• [7] Huang J, Hu K, Tang Q, et al. Deep Position-wise Interaction Network for CTR Prediction[J]. arXiv preprint arXiv:2106.05482, 2021.
• [8] Search-based User Interest Modeling with Lifelong Sequential Behavior Data for Click-Through Rate Prediction
• [9] Qi, Yi, et al. "Trilateral Spatiotemporal Attention Network for User Behavior Modeling in Location-based Search", CIKM 2021.
• [10] Overcoming catastrophic forgetting in neural networks[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2017.
• [11] M. Zinkevich. Online convex programming and generalized infinitesimal gradient ascent. In ICML, 2003.
• [12] Optimized Cost per Click in Taobao Display Advertising[C]// the 23rd ACM SIGKDD International Conference. ACM, 2017.
• [13] https://tech.meituan.com/2020/08/20/kdd-cup-debiasing-practice.html

招聘信息

美团到店广告平台广告算法团队立足广告场景，探索深度学习、强化学习、人工智能、大数据、知识图谱、NLP和计算机视觉前沿的技术发展，探索本地生活服务电商的价值。主要工作方向包括：

• 触发策略：用户意图识别、广告商家数据理解，Query改写，深度匹配，相关性建模。
• 质量预估：广告质量度建模。点击率、转化率、客单价、交易额预估。
• 机制设计：广告排序机制、竞价机制、出价建议、流量预估、预算分配。
• 创意优化：智能创意设计。广告图片、文字、团单、优惠信息等展示创意的优化。

岗位要求

• 有三年以上相关工作经验，对CTR/CVR预估、NLP、图像理解，机制设计至少一方面有应用经验。
• 熟悉常用的机器学习、深度学习、强化学习模型。
• 具有优秀的逻辑思维能力，对解决挑战性问题充满热情，对数据敏感，善于分析/解决问题。
• 计算机、数学相关专业硕士及以上学历。

具备以下条件优先：

• 有广告/搜索/推荐等相关业务经验。
• 有大规模机器学习相关经验。

感兴趣的同学可投递简历至：chengxiuying@meituan.com（邮件标题请注明：美团广平算法团队）。

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