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- 引言与背景：介绍美团作为O2O领域领先的服务平台，在机器学习领域的探索和实践背景。
- 机器学习与业务场景：阐述机器学习在美团的搜索、推荐、计算广告、风控、图像处理等业务场景中的应用。
- 特征工程：详细介绍特征工程在美团机器学习实践中的重要性，包括特征提取、选择、转换等关键步骤。
- 常用模型与算法：列举并解释美团在机器学习实践中常用的模型与算法，如线性模型、决策树、深度学习等。
- 模型评估与优化：讲解如何评估模型的性能，以及如何通过调整参数、优化算法等方式提升模型效果。
- 用户画像与个性化推荐：介绍如何利用机器学习技术构建用户画像，实现个性化推荐，提升用户体验。
- POI实体链接与评论挖掘：阐述如何通过POI实体链接技术整合商户信息，以及如何利用评论挖掘技术理解用户反馈。
- O2O场景下的查询理解和用户引导：讲解在O2O场景下，如何通过机器学习技术理解用户查询意图，并有效引导用户完成交易。
- 广告营销与排序策略：介绍在广告营销中如何利用机器学习技术进行精准投放，以及如何在大量商品或服务中实现高效排序。
- 用户偏好与损失建模：阐述如何建模用户的偏好和损失，以便更准确地预测用户行为并进行优化。
- 深度学习在美团的应用：详细介绍深度学习在美团的文本处理、计算机视觉等领域的应用案例。
- 大规模机器学习与实验平台：讲解美团如何处理大规模机器学习问题，以及实验平台的构建与运用。
- 业务场景与技术的结合：分析美团如何将机器学习技术与具体业务场景相结合，实现技术创新和业务增长。
- 未来趋势与挑战：展望机器学习领域的未来发展趋势，以及美团在应对这些挑战时的策略与规划。
- 总结与展望：总结美团在机器学习实践中的经验和教训，并对未来研究方向和应用前景进行展望。