美团技术团队
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KDD 2023 | 美团技术团队精选论文解读
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原文中文，约5100字，阅读约需13分钟。
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内容提要
ACM SIGKDD是一个重要的国际会议，旨在促进数据挖掘和知识发现的应用和理论研究。其中，论文提出了PIER重新排序框架，用于改善Feed流推荐质量；提出了CCTL协同跨域迁移学习框架，用于改善不同业务领域的CTR预测建模；提出了DPVP双重时段变化偏好建模模型，用于解决外卖推荐中的双重交互感知偏好问题；提出了在线奖励分配框架，用于解决奖励分配中的挑战；提出了C-AOI基于实例分割的AOI轮廓自动生成框架，用于提高AOI边界生成质量；介绍了NEON用户意图预测系统，用于准确理解用户需求；介绍了美团在KDD Cup 2023比赛中的解决方案，包括召回和排序两个阶段。美团科研合作致力于搭建合作平台，推动产学研合作和成果转化。
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关键要点
- ACM SIGKDD是数据挖掘领域的重要国际会议，旨在促进应用和理论研究。
- 论文提出PIER框架，改善Feed流推荐质量，结合上下文信息。
- 提出CCTL框架，通过协同训练提升跨域CTR预测建模效果。
- DPVP模型解决外卖推荐中的双重交互感知偏好问题。
- 在线奖励分配框架解决奖励分配中的挑战，提高用户意图检测的可解释性。
- C-AOI框架提升AOI边界生成质量，应用于美团配送业务。
- NEON系统准确理解用户需求，提升推荐和营销效果。
- 美团在KDD Cup 2023比赛中提出多语言推荐解决方案，获得优异成绩。
- 美团科研合作致力于推动产学研合作，探索前沿科技和产业问题。
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