Oceanus：美团HTTP流量定制化路由的实践 47 ...................................................................... UAS-点评侧用户行为检索系统 57 ...................................................................... 美团DB数据同步到数据仓库的架构与实践 .... 美团广告实时索引的设计与实现 106 ...................................................................... 大众点评账号业务高可用进阶之路 123 ...................................................................... 美团容器平台架构及容器技术实践 .. 美团即时物流的分布式系统架构设计 147 ...................................................................... 美团点评运营数据产品化应用与实践 154 ...................................................................... 美团服务体验平台对接业务数据的最佳实践-海盗中间件

美团点评旅游推荐系统的演进 郑刚 •2015年至今 美团点评酒旅事业群 •负责酒旅搜索排序推荐 •负责酒旅数据仓库和数据产品建设 •2014年之前 美团网技术部数据组 •参与数据平台搭建 •负责全平台数据仓库和数据产品建设 •2011年 百度电子商务事业部 •有啊商城的开发 •2010年毕业于中科院计算所 Outline •美团点评酒旅业务简介 •基于用户画像的召回策略演进 •基于L2R的排序策略优化 •从海量大数据的离线计算到高并发在线服务的推荐引擎架构设计 •推荐在美团点评酒旅的应用实践 人工智能应用 Critical Physical World Critical Digital World Non-Critical Digital World Non-Critical Physical World 新美大酒旅 国内发展最快的一站式综合住宿服务 国内最大的在线门票交易平台 酒旅搜索推荐 2015Q3 组建推荐团队 2015Q4 周边游频道内推荐 2016Q1 搜索少/无结果推荐 2016Q2 详情页推荐 2016Q3 酒旅交叉推荐 2016Q4 点评旅游推荐 酒店住宿 境内度假 境外度假 大交通 搜索/推荐 数据产品 酒旅数据仓库 数据挖掘 集团数据平台 旅游推荐产品形态 旅游场景下用户兴趣点不明 确，频道内超过50%订单来 自推荐

美团点评微服务框架及治理系统:1?: 演进g路 曹继光 美团点评 资深技术a家 ��� �������������� W &0%(年加入美团，先后负责 服务框架及治理v系、性能 q化、S3?化等方向 W 经历h美团服务治理v系l0 到%，再到发展完善的各c阶 段 W 服务治理系统:1?:演进及架构设计 W 美团点评服务治理实践 W :1?:在SEPTIDE MEQh MEQh 和开源方向进展 美团点评服务治理系统:1?:概况 ����� ����� �����! ����(� ���)�� �(���� �)���� ����! ��������! �����/�! ! 在公司b务 侧获得较好 的口碑和影 响力 早期遇到的问题 ����! ����! ����! • �������������� ��������������� 500ms ��500ms ��������Double check�� 核心设计解析(&)：SDBnnEP V 核心实现解析 W 服务治理系统:1?:演进及架构设计 W 美团点评服务治理实践 W :1?:在SEPTIDE MEQh 和开源方向进展 % & 3 ( ) 6 白银 Ø 标准化水平良好 黄金 钻石 Ø 服务保障能力强

number of people who chose that option, and 20% is the proportion of people who chose that option. 【专家点评】/ [Expert Comment] 堵俊平：整体而言，在开源领域，男性在参与人数上仍然占据绝对优势，这一点和 IT 行 业整体参与者性别比例失调的趋势是一致的。尽管越来越多的开源项目都在争取吸引更多 been working for more than ten years. 【专家点评】/ [Expert Comment] 郭悦：开源参与中 43%还未参与工作的学生群体占比最大，这证实了近两年我国开源文化 推广成果，能反映出开源项目的推广已下沉影响到学生群体。不论是 gitee students and 29% developers. 【专家点评】/ [Expert Comment] 堵俊平：参加开源项目的开发者有超过四成是学生。这一方面说明高校学生参与开源的热 情高涨，学校里老师们也鼓励和重视开源；另一方面，也说明现有的 IT 从业人员在开源 领域投入的比例偏小。开源领域资深专家的比例偏低，技术人员梯度不够合理，也是国内 各大开源社区在吸引贡献者方面，可以优化的地方。

男，441,82% 女 ,96,18％ 14 注：问卷篇中饼图的数据标签，例如“硕士 ,107,20%”，其中硕士表 示选项，107 是选择该选项的人数，20% 是选择该选项人数所占的比例。 专家点评 堵俊平：整体而言，在开源领域，男性在参与人数上仍然占据绝对优势，这一点和 IT 行业整体参与者性别比 例失调的趋势是一致的。尽管越来越多的开源项目都在争取吸引更多的女性开发者大力来参与开源，但整体 受访者从业时间 受访者中还未参加工作的人数最多，占比约 43%，其次则是从业时 间为 3-5 年、10-15 年的参与者占比分别为 13%、12%，从业时 间在 10 年以上的约 3 成。 专家点评 郭悦：开源参与中 43% 还未参与工作的学生群体占比最大，这证实了近两年我国开源文化推广成果，能反 映出开源项目的推广已下沉影响到学生群体。不论是 gitee 开源暑期活动、中科院开源软件点亮计划以及 受访者职位分布 受访者中学生和开发者占绝大多数，学生占比约 47%，开发者占比 约 29%。 专家点评 堵俊平：参加开源项目的开发者有超过四成是学生。这一方面说明高校学生参与开源的热情高涨，学校里老师 们也鼓励和重视开源；另一方面，也说明现有的 IT 从业人员在开源领域投入的比例偏小。开源领域资深专家 的比例偏低，技术人员梯度不够合理，也是国内各大开源社区在吸引贡献者方面，可以优化的地方。

值得⻓期思考并改进的领域。 作为⼀份⼒图完整、客观、全⾯、丰富的报告，值得探讨的问题当然不⽌上述这些，也欢迎朋 友们阅读下⾯的报告，并随时与我们交流。 庄表伟，开源社理事⻓ 2021 年 1 ⽉ 16 ⽇ 特邀点评专家：  吴晟，Apache 软件基⾦会 Member，Apache Local Community 联合创始⼈  ⻩东旭，PingCAP 联合创始⼈兼 CTO  ⻢艳军，百度深度学习技术平台部⾼级总监 3、开发者群体特征 3.1 参与者普遍年轻且学历较⾼，男性占⽐⼋成 参与者的年龄集中在 20-39岁，受教育程度普遍在本科及以上，其中男性占⽐约为 84%，⼥ 性为 16%，与去年持平。 【专家点评】 刘天栋：⼥性参与开源的⽐例这和过去2~3年的调查数据相似，但是和国际平均数据（约 10~12%）相⽐⾼。期盼未来国内能有更多⼥性参与开源，形成⼀道美丽的开源⻛景线。 陈阳：多元化一直是开 参与者所从事的技术⽅向以后端开发为主，占⽐约 31%，其次是 Web 前端、AI 以及⼤数据 分析⽅向，占⽐分别为10%、9%、9%，⾮技术⼈员以及其他⾏业的从业者占⽐均为 7%，说 明开源已经越来越受到社会各界的关注。 【专家点评】 陈阳：开源早期的时候， 开源 = Linux。 作为当时开源项⽬的主战场，Linux 操作系统、 桌⾯办公软件（GNOME， OpenOffice）和浏览器（Mozilla）掀起了第⼀波开源的浪

美团搜索粗排优化的探索与实践 116 美团外卖推荐情境化智能流量分发的实践与探索 129 大众点评搜索相关性技术探索与实践 152 美团 SemEval2022 结构化情感分析跨语言赛道冠军方法总结 174 检索式对话系统在美团客服场景的探索与实践 188 端智能在大众点评搜索重排序的应用实践 216 对话摘要技术在美团的探索（SIGIR） 238 异构广告混排在美团到店业务的探索与实践 比赛是由 SIGKDD 主办的数据挖掘研究领域的国际顶级赛事。 从 1997 年开始，每年举办一次，是目前数据挖掘领域最具影响力的赛事。该比赛同 时面向企业界和学术界，云集了世界数据挖掘界的顶尖专家、学者、工程师、学生等 参加，为数据挖掘从业者们提供了一个学术交流和研究成果展示的平台。 通过分析不难发现，KDD Cup 举办 20 年来，一直紧密结合工业界前沿与热点问题，演 进主要分为三个阶段。第一阶段从 Learning（深度学 习）、Knowledge Graph（知识图谱）等技术，处理美团海量文本数据，为美团各项业务提供智 能的文本语义理解服务。NLP 中心长期招聘自然语言处理算法专家 / 机器学习算法专家，感兴 趣的同学可以将简历发送至：tech@meituan.com（邮件主题：美团搜索与 NLP 部）。 算法 < 83 图技术在美团外卖下的场景化应用及探索 作者：任建 张伟 雨枫

HTAP 的升级之路 …37 5.4 零售 多点DMall- TiDB 助力新零售"业财一体化"运营 “039 5.5 互联网 小红书-TiDB HTAP 助力小红书业务升级“0 41 美国点评 -TiDB Operator 开启云原生运维的新时代 。。*"，''，43 汽车之家- TiDB 在 818 台网互动项目中的应用 45 5.6教育 VIPKID -TiDB 在公有云亿级数据场景下的应用实践 7x24,， 级别 别应级别 0 10 专家出可 规划，实施，主动式媳检，故障协 元 商业专家支持服 服务 查，知识转移，重要时期保障 务 全程现场 PingCAP.COM 云之间可以灵活迁移，用户无需担心被云供应商锁定。 *。 ”企业级安全: 提供数据传输加密与静态数据存储加密，借助虚拟私有网络 (VPC) 实现租户之间的安 全隔离。 。 专家级支持: PingCAP 的原厂工程师具有丰富的 TiDB 运维和调优经验，提供专家级的服务支持，为 用户线上业务保驾护航。 治意，确保业务连 PingCAP.COM

。在整个美团前端技术 栈日益规范的趋势下，React 技术栈在我们技术体系环节中的地位变得越来越重要。 在广告、营销这些推广属性的业务上，在各个终端（包括美团 App、美团外卖 App、 大众点评 App，以及站外的微信小程序、百度小程序、头条 & 抖音小程序等其他终 端）实现“一次开发，同步需求上线”的业务诉求也变得越来越多。在这样的背景下， 我们定义了 React2X 应用的核心场景： 再往上是跨端容器层，它是整个跨端能力的核心，通过实现了不同的容器插件来 将 R2X 代码编译成各端可执行代码，并通过运行时能力对组件 /API 进行对齐。 ● 最上层是承载的 App 端，目前有美团外卖、大众点评、美团等多款移动 App 终端。 ● 最右边是 R2X 在研发、发布、运维以及用户文档上做的一些建设。 因为 R2X 覆盖了美团内部大部分的主流容器场景，所以技术体系较为复杂和庞大， 大 框架比较感兴趣，欢迎跟我们一 起交流探讨。 作者简介 正浩、宝石、彭震，均为美团外卖终端团队研发工程师。 招聘信息 美团外卖长期招聘 Android、iOS、FE、Java 高级 / 资深工程师和技术专家，欢迎有兴趣的同 学投递简历到 lizhenghao@meituan.com。 96 > 2021年美团技术年货 一款可以让大型 iOS 工程编译速度提升 50% 的工具 作者：思琦 旭陶 霜叶

旧架构中模型预估与业务逻辑耦合的方式，在预估文档数和特征数量不大的时候可以 提供较好的支持。但是，从 2018 年开始，搜索业务瓶颈开始到来，点评事业部开始 对整个搜索系统进行升级改造，并打造基于知识图谱的分层排序架构（详情可以参见 点评搜索智能中心在 2019 年初推出的实践文章《大众点评搜索基于知识图谱的深度 学习排序实践》）。这意味着：更多需要模型预估的文档，更多的特征，更深层次的模 型，更多的模型处理 更加重要的是，Poker 平台的在线预估服务管理和 Augur 预估框架，还将算法同学 从繁复且危险的上线操作中解放出来，更加专注于算法迭代，从而取得更好的效果。 以点评搜索为例，在 Poker+Augur 稳定上线之后，经过短短半年的时间，点评搜索 核心 KPI 在高位基础上仍然实现了大幅提升，是过去一年半涨幅的六倍之多，提前半 算法 < 19 年完成全年的目标。 4.4 进阶预估操作：模型也是特征 任务（文本分类、序列标注、句间关系判断和机器阅读理解等）。美团 AI 平台搜 索与 NLP 部算法团队基于美团海量业务语料训练了 MT-BERT 模型，已经将 MT- BERT 应用到搜索意图识别、细粒度情感分析、点评推荐理由、场景化分类等业务场 景中 [2]。 作为 BERT 的核心组成结构，Transformer 具有强大的文本特征提取能力，早在多 项 NLP 任务中得到了验证，美团搜索也基于 Transformer