阿里巴巴发布URED未曝光候选回收方案
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阿里巴巴发布URED未曝光候选回收方案
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AI 综述
阿里巴巴发布论文及淘宝信息流实验结果，提出URED推荐召回系统：在无需重新训练模型的情况下，回收高分管中此前未曝光的候选，用于探索新类目。论文称，该系统已在淘宝信息流上线超过6个月，服务数千万日活用户，每次请求仅增加一次O(1)查找，延迟增幅不到2%。 A/B测试显示，URED探索到的新类目增加3.47%，内容丰富度提升8.47%，完播率提升2.62%；总浏览量增加0.36%，但这一差异不显著。
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最新进展11月6日 05:39
淘宝 URED 实验：回收高分管中未曝光候选，探索类目提升 3.47%报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月6日
- AGI Hunt淘宝 URED 实验：回收高分管中未曝光候选，探索类目提升 3.47%
阿里巴巴发布 URED 论文及淘宝信息流推荐方案，复用高分管中未曝光候选探索新类目。系统已上线超过 6 个月；通过 30 天窗口聚合候选，每次请求仅一次 O(1) 查找，延迟增加不到 2%，无需模型重训。A/B 测试中，探索到的新类目 +3.47%、内容丰富度 +8.47%、完播率提升 +2.62%，总浏览量 +0.36% 但不显著。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。