2018-美团机器学习实践

美团机器学习实践

本书包括通用流程(问题建模、特征工程、常用模型、模型融合)、数据挖掘(用户画像、POI 实体链接、评论挖掘)、搜索和推荐(O2O 场景下的查询理解与用户引导、O2O 场景下排序的特点、 推荐在 O2O 场景的应用)、计算广告(O2O 场景下的广告营销、用户偏好和损失建模)、深度学习(深度学习概述、深度学习在计算机视觉中的应用)以及算法工程(大规模机器学习、特征工程和实验平台)6 大部分内容,全面介绍了美团在多个重要方面对机器学习的应用。

问题建模

特征工程

常用模型

模型融合

用户画像

POI 实体链接

评论挖掘

O2O 场景下的查询理解和用户引导

O2O 场景下排序的特点

推荐在 O2O 场景中的应用

O2O 场景下的广告营销

用户偏好和损失建模

深度学习概述

深度学习在文本领域中的应用

深度学习在计算机视觉中的应用

大规模机器学习

特征工程和实验平台