阿里淘宝推荐系统 URED 论文：回收高分未曝光候选
原文标题：From Waste to Discovery: Recycling High-Scored Unexposed Candidates in Taobao Feed Recommendation
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阿里团队在 arXiv 公开 URED 系统，用于淘宝信息流推荐，通过回收「高分但从未曝光」的候选内容提升用户兴趣发现，无需重训模型、延迟增加不到 1%。线上 A/B 测试显示发现类目数提升 3.47%、内容丰富度提升 8.47%，完播率提升 2.62%，已服务数千万日活用户超六个月。
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阿里URED回收高分未曝光候选，线上发现类目+3.47%、延迟增不到1%，已服务数千万DAU超半年。
- •核心洞察：简单提升冷门内容曝光会注入信息贫乏候选，被排序器系统性高估，反而无收益
- •URED无需重训模型，通过离线存储+分布式聚合+在线O(1)查询注入，延迟增加不到1%
- •线上A/B：发现类目数+3.47%、内容丰富度+8.47%、完播率+2.62%，总浏览量+0.36%不显著
- •消融显示窗口缩到一天发现增益跌至+0.55%不显著，随机注入无分数过滤则无效果
- •已服务淘宝信息流数千万日活用户超六个月
为什么重要：这是少见的训练无关、低延迟、有长期线上验证的推荐系统改动，对做召回与兴趣发现的产品团队可直接借鉴。
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