本文介绍了美团在如何解决大规模集群管理的难题、设计优秀且合理的集群调度系统方面的实践，阐述了美团在落地以Kubernetes为代表的云原生技术时，比较关心的问题、挑战以及对应的推进策略。同时本文也介绍了针对美团业务需求场景做的一些特色支持，希望本文能够对云原生领域感兴趣的同学有所帮助或者启发。

在2022年春节到来之际，我们精选过去一年公众号50多篇技术文章以及20多篇国际顶会论文，整理制作成一本厚达1200多页的电子书，作为新年礼物赠送给大家。这本电子书内容覆盖前端、后端、算法、数据、安全、测试等多个领域，希望能对同学们的工作和学习有所帮助。

本文介绍了国际竞赛DSTC10开放领域对话评估赛道的冠军方法MME-CRS，该方法设计了多种评估指标，并利用相关性重归一化算法来集成不同指标的打分，为对话评估领域设计更有效的评估指标提供了参考。相关方法已同步发表在AAAI 2022 Workshop上。希望能给从事该技术领域工作的同学一些启发或帮助。

CDN已经成为互联网重要的基建之一，越来越多的网络服务离不开CDN，它的稳定性也直接影响到业务的可用性。CDN的容灾一直由美团的SRE团队在负责，在端侧鲜有方案和实践。本文结合美团外卖业务中的具体实践，介绍了一种在端侧感知CDN可用性状况并进行自动容灾切换的方案，通过该方案可有效降低业务对CDN异常的敏感，提高业务的可用性，同时降低CDN运维压力。希望本方案能够对被CDN问题所困扰的同学有所帮助或者启发。

反馈快速，竞争激烈的算法比赛是算法从业者提升技术水平的重要方式，从若干行业核心问题抽象出的算法比赛具有很强的实际意义。本文结合笔者在7次Kaggle/KDD Cup中的冠军经验，对于多领域建模优化，AutoML技术框架，以及面对新问题如何分析建模三个方面进行了介绍。希望能够让读者收获比赛中的通用高效建模方法与问题理解思路。

「美团技术团队」微信公众号祝大家新年快乐！温故而知新，我们根据文章的「阅读量」和「在看」数，以及所覆盖的技术领域，精选了22篇技术文章作为新年礼物送给大家。希望在2022年，继续陪大家一起，静心苦练，砥砺向前。

美团外卖商家端基于 FlutterWeb 的技术探索已久，目前在多个业务中落地了App、PC、H5的多端复用，有效提升了产研的整体效率。在这过程中，性能问题是我们面临的最大挑战，本文结合实际业务场景进行思考，介绍美团外卖商家端在 FlutterWeb 性能优化上所进行的探索和实践，希望对大家能有所帮助或启发。

美团内部深度定制的TensorFlow版本，基于原生TensorFlow 1.x架构与接口，从大规模稀疏参数的支持、训练模式、分布式通信优化、流水线优化、算子优化融合等多维度进行了深度优化。在推荐系统场景，分布式扩展性提升10倍以上，单位算力性能也有显著提升，并在美团内部业务中大量使用，本文介绍了相关的优化与实践工作。

经典的细粒度情感分析（ABSA，Aspect-based Sentiment Analysis）主要包含三个子任务，分别为属性抽取、观点抽取以及属性-观点对的情感倾向判定三个级联任务。本文介绍了美团到店到餐应用算法团队通过结合学界最先进的阅读理解、注意力机制等方面的实体抽取、情感分析经验，解决到餐（菜品，属性，观点，情感）四元组抽取问题，并在多个业务场景应用落地，希望能对从事相关工作的同学有所帮助或启发。

搜索广告在优化流量变现效率等商业指标之外，也需要重点优化用户体验，降低不相关广告对用户体验的损害，这样才能保证平台生态的健康发展。本文对预训练技术在广告相关性的落地方案进行了介绍，既包括训练样本上的数据增强、预训练及微调阶段的BERT模型优化等算法探索层面的工作，也包括知识蒸馏、相关性服务链路优化等实践经验。

2019年9月，美团外卖技术团队联合多个研发部门正式推出了React2X，面向所有的前端研发人员，特别是按业务领域划分的团队，为大家提供一个完整的、开放的多终端容器无关化（Containerless）研发框架。研发同学可以通过React2X框架快速创建、开发、构建、部署项目，在人力消耗最小的前提下，以期在不同终端上达到相对最佳的性能体验，并且能大幅降低因容器升级带来的替换和改造成本，让代码同构的复用率最大化。

研究Fairplay DRM（Digital Rights Management，即数字版权保护）最关键的两点是授权和加密。但长久以来，关于App DRM的研究却很少，而就是在这样的前提下，Fairplay DRM又为iOS App的安全研究叠加了一层“阻碍”。我们通过分析混淆系统的设计和实现过程中的问题，克服调试跟踪的障碍，设计了多种静态和动态的对抗方案；同时通过大量的逆向工程，填补了安全研究人员对macOS系统机制中，关于Fairplay这一部分的认知空白。

在互联网圈，开发和产品经理之间相爱相杀的故事，相信大家都有所耳闻。为了减少产品和前端开发人员之间的矛盾，不断降本提效，美团医药技术部构建了跨端一体化富文本管理平台Page-佩奇。本文系统介绍了该平台的定位、设计思路、实现原理以及取得的成效。希望这些实战经验与总结，能给大家带来一些启发或帮助。

首页搜索是美团 App 上十分重要的模块，每天服务于数千万用户。随着美团零售商品类业务的不断发展，美团搜索在商品类业务上的相关技术也在不断迭代，排序模块作为整个搜索系统的重要组成部分，极大地影响着用户最终的搜索体验。本文介绍了美团搜索在商品多业务排序上相关的探索以及实践，希望能对从事相关工作的同学有所帮助或者启发。

知识图谱问答（Knowledge-based Question Answering, KBQA）是指给定自然语言问题，通过对问题进行语义理解和解析，进而利用知识库进行查询、推理得出答案。美团在平台服务的售前、售中、售后全链路的多个场景中都存在大量的咨询问题。我们基于问答系统，以自动智能回复或推荐回复的方式，来帮助商家提升回答用户问题的效率，同时更快地解决用户问题。本文结合KBQA在美团场景中的具体实践，以及发表在EMNLP 2021上的论文，介绍了KBQA系统整体设计、难点突破以及端到端问答的探索，希望能对从事相关研究的同学有所帮助或者启发。

剧本杀作为爆发式增长的新兴业务，在商家上单、用户选购、供需匹配等方面存在不足，供给标准化能为用户、商家、平台三方创造价值，助力业务增长。本文介绍了美团到店综合业务数据团队从0到1快速建设剧本杀供给标准化的过程及算法方案。我们将美团到店综合知识图谱（GENE，GEneral NEeds net）覆盖至剧本杀行业，构建剧本杀知识图谱，实现供给标准化建设，包括剧本杀供给挖掘、标准剧本库构建、供给与标准剧本关联等环节，并在多个场景进行应用落地，希望给大家带来一些帮助或启发。

2021年5月，美团NLP中心开源了迄今规模最大的基于真实场景的中文属性级情感分析数据集ASAP，该数据集相关论文被自然语言处理顶会NAACL2021录用，同时该数据集加入中文开源数据计划千言，将与其他开源数据集一起推动中文信息处理技术的进步。本文回顾了美团情感分析技术的演进和在典型业务场景中的应用，包括篇章/句子级情感分析、属性级情感分析和观点三元组分析。在业务应用上，依托情感分析技术能力构建了在线实时预测服务和离线批量预测服务。截至目前，情感分析服务已经为美团内部十多个业务场景提供了服务。

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。

客服是在用户服务体验不完美的情况下，尽可能帮助体验顺畅进行下去的一种解决办法，是问题发生后的一种兜底方案。而智能客服能让大部分简单的问题得以快速自助解决，让复杂问题有机会被人工高效解决。在用户服务的全旅程中，美团平台/搜索与NLP部提供了问题推荐、问题理解、对话管理、答案供给、话术推荐和会话摘要等六大智能客服核心能力，以期达到低成本、高效率、高质量地与用户进行沟通的目的。本文主要介绍了美团智能客服核心技术以及在美团的实践，希望能给从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。

操作日志广泛存在于各个B端和一些C端系统中，比如：客服可以根据工单的操作日志快速知道哪些人对这个工单做了哪些操作，进而快速地定位问题。操作日志和系统日志不一样，操作日志必须要做到简单易懂。所以如何让操作日志不和业务逻辑耦合，如何让操作日志的内容易于理解，让操作日志的接入更加简单？上面这些都是本文要回答的问题，主要围绕着如何“优雅”地记录操作日志展开描述。