小红书推荐系统技术实力获得国际认可 - 小红书推荐算法团队的论文在推荐系统顶会RecSys 2025上获得“最佳论文提名”，该奖项全球仅五篇，标志着其研究成果获得国际学术界与工业界的高度认可[4][6] - 会议期间，小红书展台异常火爆，许多来自北美等地的推荐系统专家用户对其推荐系统给出“业内领先”的高度评价[8][9] - 参会专家分享实际体验，从美国飞抵布拉格后，小红书APP能迅速推送精准的本地内容及同会议参与者的帖子，展现了其精准捕捉用户即时场景与身份的强大能力[9] 论文解决的行业核心难题与创新方案 - 论文瞄准推荐系统中至关重要的基础指标——用户观看时长进行建模，该指标与日活跃用户数高度相关，其信号在小红书视频场景中的覆盖率达100%[23][30] - 小红书业务规模庞大，月活跃用户数从2015年的5000万增长至2024年的3.5亿以上，推荐模型的微小改进会被放大为显著的体验和业务收益[22] - 团队提出的指数-高斯混合网络模型回归问题本质，首次系统性剖析并解决了用户观看行为分布中“粗粒度的偏态性”和“细粒度的多样性”两大长期存在的行业难题[30][31][36] EGMN模型的技术细节与优势 - EGMN模型核心是预测观看时长的完整概率分布参数，而非单一数值，其公式结合了捕捉“快速划走”行为的指数分布和刻画多样化观看模式的高斯混合分布[33][34][35] - 模型采用包含极大似然估计、熵正则化和回归损失的三目标联合优化策略，确保训练稳定且预测精准，被专家盛赞“有一种传统机器学习的美”[34][36] - 论文审稿人给出“Strong Accept”的整体评价，认为论文已非常出色，技术执行可靠，实验验证尤其在线A/B测试结果极具说服力[36][37] EGMN模型的实验验证与实际效果 - 在四个离线数据集上的实验表明，EGMN模型平均绝对误差相对降低14.11%，排序一致性指标相对提升7.76%，全面超越现有最优方法[39] - 在线A/B测试覆盖1500万用户，为期7天，结果显示平均绝对误差降低2.030%，排序一致性指标提升1.260%，关键指标KL散度大幅下降19.94%[40][41] - 消融实验验证了指数分量、高斯分量及各损失函数的有效性，例如移除指数分量会导致平均绝对误差增加3.06%，移除高斯分量则增加2.47%[42] 技术成果的业务影响与公司文化 - EGMN模型的有效性表明，引入合理的先验分布信息可提升现有目标的拟合精度，此通用思路可拓展至电商成交价格预估、广告GMV预估等多种业务场景[45] - 此次顶会成果体现了公司“回归本质”、“务实求真”的技术文化，即不盲从技术热点，而是以分析用户和场景的真实问题为锚点来设计技术演进路径[47] - 公司推荐算法团队正基于此次成功广纳贤才，共同探索推荐算法领域的前沿技术，标志着其技术探索之旅的新开始[47]