本文精选了美团技术团队被SIGIR 2024收录的3篇论文进行解读，第一篇论文围绕如何利用深度学习，来整合广告拍卖和混排；第二篇论文扩展定义了全用户纵向联邦推荐范式，并首次提出基于检索增强的纵向联邦推荐框架ReFer，解决了跨域特征缺失问题；第三篇论文提出了一种新颖的框架——解耦对比超图学习，并应用于下一个兴趣点推荐任务中。
这是一个从 https://tech.meituan.com/2024/06/27/sigir-2024-meituan.html 下的原始话题分离的讨论话题
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