背景 美团点评作为最大的生活服务平台，有丰富的品类可供用户选择，因此搜索这个入口对各业务的重要性不言而喻，除了平台搜索外，业务搜索系统的质量和效果对用户体验、商家曝光、平台交易也有着关键作用。 相对美团点评平台的O2O检索，旅游搜索系统主要面临以下几点挑战： 本异地差异大。在本地生活场景中用户的搜索需求往往集中在本城市内，而在旅游场景特别是行前场景用户会先搜索异地的POI（门店），比如常驻城市为北京的用户在去上海之前可能会先搜索“东方明珠”、“迪士尼”了解相关信息。 搜索意图多样，不同意图的展现形式可能不同
前后两千万，拍照更清晰。大家好，这里是OPPO R11独家冠名赞助播出的大型情感类电视连续剧《Android高德之旅》，我是主持人大公爵。这期节目，我们来讲一下厉害的POI。
在过往Excel催化剂开发好的POI搜索中，只有POI兴趣点关键字搜索和坐标点周边半径搜索，就差了指定多边形面的搜索，因为用户没法轻松地完成面坐标的采集，所以也难以在Excel催化剂中给出其对应的功能，接口调用是很容易，但交互上没法让普通用户按需获取到这个面的轮廓线坐标。
背景 度假业务在整个在线旅游市场中占据着非常重要的位置，如何做好做大这块蛋糕是行业内的焦点。与美食或酒店的用户兴趣点明确（比如找某个确定的餐厅或者找某个目的地附近的酒店）不同，旅游场景中的用户兴趣点（比如周末去哪儿好玩）很难确定，而且会随着季节、天气、用户属性等变化而变化。这些特点导致传统的信息检索并不能很好的满足用户需求，我们迫切需要建设旅游推荐系统（本文中度假=旅游）。 旅游推荐系统主要面临以下几点挑战： 本异地差异大。在本地生活场景中用户需求绝大部分集中在本地，而在旅游场景中超过30%的订单来自于异地
总第521篇 2022年 第038篇 搜索相关性用于衡量Query和Doc的相关程度，是搜索引擎的重要环节，本文主要讲述大众点评搜索团队在相关性计算上的技术探索和实践，通过多相似矩阵模型结构、多阶段训练等方法提升预训练模型在相关性问题上的效果，同时解决基于交互的模型在线预测的性能问题，希望为从事相关工作的同学能够带来一些启发或者帮助。 1. 背景 2. 搜索相关性现有技术 3. 点评搜索相关性计算 3.1 如何更好地构造POI侧模型输入信息 3.2 如何优化模型来更好地适配点评搜索相关性计算 3.3 如何
本文介绍了如何基于商圈和地标的位置搜索实现方法，包括多边形、矩形和圆形的划定方式以及地标搜索POI的方法。同时，本文还对比了三种方式的精确度、复杂度和灵活度，并建议在满足需求的前提下选择合适的方法。
POI数据，是一种非常有价值的数据。在生活中，我们经常会用到各种的导航软件。朋友聚会的餐馆，是一类POI；周末打卡的景点，是一类POI；出差要入住的酒店，也是一类POI。得益于现在软件中丰富的POI数据，我们实现了把地图装进口袋，想去哪里搜索一下就行，非常的方便。在工作中，POI数据也是地信、规划行业常用的数据，是一类重要的数据源。有了POI数据，我们可以做【高端分析】城市功能区混合度计算，也可以做模糊匹配，也可以做很多其他类型的分析计算。
authors:: Nicholas Lim, Bryan Hooi, See-Kiong Ng, Yong Liang Goh, Renrong Weng, Rui Tan container:: Proceedings of the 45th international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval year:: 2021 DOI:: 10.1145/3477495.3531989 rating:: ⭐⭐⭐⭐ share:: false comment:: 框架为 LSTM，在隐藏层加入全局时空信息，以多任务预测的形式同时预测 POI 以及 POI 所在区域，并通过区域对 POI 预测进行指导，建立层次结构预测 POI。
SIGIR 2022已公布录用论文，投稿长文794篇/短文667篇，录用长文161篇/短文165篇，录用率长文20%/短文24.7%，完整录用论文列表见https://sigir.org/sigir2022/program/accepted/。
记得大学时，每年暑期开学，校园里各个运营商摊位卖手机、卖号卡，毕业工作后，互联网浪潮兴起，中午办公园区吃饭看到路边各种小桌子、小推车进行App应用地推，注册新用户发个小礼物。其实，不管是居民区扫楼发传
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。
POI是“Polnt of Information”的缩写，中文可以翻译为“信息点”。是地图上任何非地理意义的有意义的点，如商店，酒吧，加油站，医院，车站等。像城市，河流，山峰这些具有地理意义的点就不属于POI
AI 科技评论按：这篇文章来自苹果机器学习日记（Apple Machine Learning Journal）。与其他科技巨头人工智能实验室博客的论文解读、技术成果分享不同，苹果的机器学习日记虽然也是介绍他们对机器学习相关技术的心得体会，但侧重点在于技术产品的实现过程、技术资源用户体验之间的取舍，更像是「产品经理的 AI app 研发日记」。过往内容可以参见 如何设计能在Apple Watch上实时运行的中文手写识别系统，苹果揭秘「Hey Siri」的开发细节，为了让iPhone实时运行人脸检测算法，苹果原来做了这么多努力。
版权声明：本文为[他叫自己Mr.张]的原创文章，转载请注明出处，否则禁止转载。 https://micro.blog.csdn.net/article/details/51519223
我删除了TextView，改变了外部的父布局，进入到MainActivity中。按照下图进行改变，你可以将无用的代码删除掉。
为进一步优化美团搜索排序结果的深度语义相关性，提升用户体验，搜索与NLP部算法团队从2019年底开始基于BERT优化美团搜索排序相关性，经过三个月的算法迭代优化，离线和线上效果均取得一定进展。本文主要介绍探索过程以及实践经验。
作者简介 携程旅游AI研发团队致力于为携程旅游事业部提供丰富的AI技术产品，其中知识图谱组专注旅游领域知识图谱的构建及应用落地。 一、背景介绍 随着网络应用技术的飞速发展，多元化、低密度数据的急剧膨胀对人们获取正确信息带来巨大挑战，大量冗余信息出现的根源在于自然语言表达的多样性，即一词多义和多词同义。例如，“苹果”在不同语境下既可以表示蔷薇科苹果属植物又可以表示苹果产品公司，“申城”和“魔都”尽管字面完全不同，却都是上海市的别称。实现对海量Web数据的高效处理，理解用户意图，降低信息过载，是实体链接的目
最近在项目开发中，有数据导出到word的需求。这就涉及代码生成word文档的操作，且有格式要求。大家用word做过简历的都有了解，做简历时，会使用表格、图片、文字等元素。而且表格也可能有嵌套、合并单元格，以及插入图片到单元格的操作。该怎么做？
authors:: Yudong Chen, Xin Wang, Miao Fan, Jizhou Huang, Shengwen Yang, Wenwu Zhu container:: Proceedings of the 27th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery & Data Mining year:: 2021 DOI:: 10.1145/3447548.3467132 rating:: ⭐⭐⭐ share:: false comment:: 着眼于 POI 推荐的城市转移问题，使用元学习概念，并引入了困难度 Hardness 概念
关于这个问题也是刚好遇到，一通搜索也没有找到类似的或者是有效的方法。下面介绍一下。
前言： 我们使用高德开放平台高德开放平台上的WebAPI服务，获取POI数据，严格说来不算爬虫，就是调数据接口获取数据而已。
只要是标准的POI搜索，就可以在高德地图上清晰地出现其轮廓线，此轮廓线就是我们接下来制作地图数据包的源材料。
最近在项目开发中，有数据导出到word的需求。这就涉及代码生成word文档的操作，且有格式要求。 大家用word做过简历的都有了解，做简历时，会使用表格、图片、文字等元素。而且表格也可能有嵌套、合并单元格，以及插入图片到单元格的操作。该怎么做？
POI是“Point of Interest”的缩写，中文可以翻译为“兴趣点”。在地理信息系统中，一个POI可以是一栋房子、一个商铺、一个邮筒、一个公交站等。
但是规划云的局限性很大，因为他是用关键字搜索的，并且网页版工具抓取的POI数量在2000以下，不完全，可用作简单分析。
导读：美团作为中国最大的在线本地生活服务平台，连接着数亿用户和数千万商户，其背后蕴含着丰富的与日常生活相关的知识。美团知识图谱团队从2018年开始着力于图谱构建和利用知识图谱赋能业务，改善用户体验。具体来说，“美团大脑”是通过对美团业务中千万数量级的商家、十亿级别的商品和菜品、数十亿的用户评论和百万级别的场景进行深入的理解来构建用户、商户、商品和场景之间的知识关联，进而形成的生活服务领域的知识大脑。目前，“美团大脑”已经覆盖了数十亿实体、数百亿的三元组，在餐饮、外卖、酒店、到综等领域验证了知识图谱的有效性。今天我们介绍美团大脑中生活服务知识图谱的构建及应用，主要围绕以下3个方面展开：
今天继续LBS地理信息的学习，目标是写到10篇博客的时候，做出一个地图工具页面用，包含地图空间索引Geohash、S2、H3的可视化展示。
国内常用的地图SDK就是百度和高德了，二者的用法大同小异，可按照官网上的开发指南一步步来。下面是我在集成地图SDK时遇到的问题说明： 1、点击基本地图功能选项，不能打开地图，弹出“key验证出错！请在AndroidManifest.xml文件中检查key设置的”的红色字提示。查看日志提示“galaxy lib host missing meta-data,make sure you know the right way to integrate galaxy” 该问题是因为key值对应的签名与app打包用的签名不一致。app在开发时与发布时有两个不同的签名，开发时用的是ADT默认签名，查看默认签名的SHA1值可依次选择“Window”->“Preferences”->“Android”->“Build SHA1 fingerprint”。app发布时的签名是密钥文件的签名，查看发布签名的SHA1值可依次选择“File”->“Export”->“Export Android Application”->“Next”后选择密钥文件并输入密码与app输出路径->在“Certificate fingerprints”下查看SHA1值。 2、百度地图SDK3.6及以上版本找不到overlayutil包。 这是因为新版SDK的jar包不再包含这部分源码，得到官方demo的src目录下获取源码加入到开发者自己的工程中，源码路径为：BaiduMap_AndroidMapSDK_v3.7.1_Sample\BaiduMapsApiDemo\src\com\baidu\mapapi 3、在一个工程中同时包含了百度地图和高德地图的sdk，编译时报错“Found duplicate file for APK: assets/lineDashTexture.png”。 这是因为百度和高德的sdk，其jar包存在同名文件“assets/lineDashTexture.png”，所以无法通过编译。即百度sdk与高德sdk是互斥的，不能同时存在于同个工程中，必须分开来使用。
原型图 图片发自简书App <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <s
LONG LONG LONG AGO就发现通过Hook磁盘端口驱动程序中的IRP_MJ_SCSI派遣函数方式过不了KB了，最近又遇到这个问题就想借此机会分析一下，看看万能的KB是如何绕过Hook读取MBR的。
带体量（面积、体积及其他性质）的POI数据无疑是研究城市功能区域的有力工具。本次编写了一套脚本，辅助人工来完成POI体量信息（AOI）的获取，虽仍然需要人工操作，但简化了不少。
这个大家应该是经常想要解决的问题，因为我肯定是加载当前的位置啊，特别是在网突然断，或者查找失败的时候，他就是北京位置，这个很烦，后来发现百度官方给的demo里面LocationDemo 那里面说的很清楚 直接拿过来用就行了，这里我用官方给的 做公交来说明我用了哪些代码解决加载当前的位置问题，其他的依法行事即可
今天我们开启一个系列吧，关于城市道路的，本篇主要演示获取城市道路数据，接下来我们会在此基础上拓展1-2篇好玩的案例，敬请期待！
今天我们继续GIS获取网站的整理，本次为行政区边界数据与各类城市要素数据，包括路网数据、建筑轮廓数据、POI数据与移动基站数据等。这些数据对于空间分析，尤其是基于城市、社会要素的空间分析而言是十分重要的。另一方面，大家在获取数据时，尤其是通过国外网站获取数据时，一定需要注意边境、领土问题。
Python确实是个好东西，可以用来解决很多数据上的烦恼。结合现在各个平台提供的API，可以用Python做很多有用的需求哦~
调用天地图APILocalSearch接口，实现关键词搜索，调用方式为：localsearch.search(keywod)。
在互联网高速发展的今天，越来越复杂的特征被应用到搜索中，对于检索模型的排序，基本的业务规则排序或者人工调参的方式已经不能满足需求了，此时由于大数据的加持，机器学习、深度学习成为了一项可以选择的方式。
Fail指针的基本性质：某只结点的Fail指针，指向它所代表的字符串的最长的后缀的结点。
Mapbox是基于移动和Web应用程序的位置数据平台，可构建基块，将地图、搜索和导航等位置功能添加到用户创建的任何体验中。
知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱：概念与技术》课程体系，已在国内进行了多次巡回演讲，受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识，让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第十三章《基于知识图谱的搜索与推荐》的14条精华研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。文末可查看更多章节精华回
兴趣点(Point-of-Interest, POI)查询是目前地图服务系统与叫车应用中最重要的功能之一。现有的POI查询方法聚焦在比较查询的上下文信息和POI的地理信息之间的静态相似性来返回结果。但是，在实际应用中，由于POI查询具有动态变化的特点，对于不同时空情景下不同用户的相同查询，系统往往不能很好的返回个性化的查询结果。为此，罗格斯大学与百度的研究人员在WWW2021上发表了论文 《Incremental Spatio-Temporal Graph Learning for Online Query-POI Matching》。该论文提出了一种增量的时空图学习框架（IncreSTGL） 用于解决动态场景下的在线POI查询问题。
GIS项目除了多边形那一套功能，另一个应用最广泛的场景就是POI数据的分析挖掘。今天给大家演示一下用GMap.Net如何加载POI数据，以及测试一下加载数据的性能。
数据中台类产品必须用户画像，目前大多数用户画像都是结构化数据，其实还有非常多有意思的兴趣标签，可以从文本、图片、视频中获取，接下来这类兴趣标签也会越来越多的被计算与获得。
无奈之下，BOSS决定掏钱升级ewebeditor并且怪为什么没有提早说百度编辑器实现不了。（经理&我：？？？）
公交、地铁线路数据，可以用于交通运输、公共服务水平分析等各个领域，是规划相关工作中较为常用的数据。
在开发中经常会涉及到excel的处理，比如导出用户信息为excel表格、打印报表、月销售情况、成绩单等等（导出数据），还有将excel的信息录入到网站数据库等（导入数据），我们不可能手动操作，所以介绍Apache的POI和阿里巴巴的EasyExcel。
（文章可以闲了看看，遇错看看，今后不再额外发文/除非重大更新 - 入口：[公众号后台 -联系作者选项-更新播报]）
https://bj.meituan.com/s/%E7%81%AB%E9%94%85/
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