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ZoRRO：零训练参数的个性化新闻推荐

Fidelity: 核心机制复现。本地代码执行论文最有辨识度、可由公开数据验证的机制；私有数据、生产模型与服务栈明确列为边界。

论文信息

项目 内容
论文链接 arXiv 2607.10910
公司/机构 Technical University of Denmark（按第一作者所属机构聚合）
首次公开日期 2026-07-12（arXiv v1）
原文开源代码 是：johanneskruse/zorro
Adapter zorro
本地复现代码 src/auto_research/reproductions/zorro/

原始论文总结

背景与主要改动

不用模型训练，直接融合历史文章的时间衰减、语义相似度和类别关系，面向高吞吐新闻候选排序。

flowchart LR
  A["公开行为与候选"] --> B["zorro 核心机制"]
  B --> C["同预算方法输出"]
  A --> D["论文定义的直接基线"]
  C --> E["统一指标与结构诊断"]
  D --> E

原论文关键图

ZoRRO：零训练参数的个性化新闻推荐 原论文 Figure 2

原论文 Figure 2（关键图）：展示原论文方法的总体设计和关键组成。图片来自原论文，版权归原作者所有；点击图片可查看来源。

核心公式

\[ s(i|H)=\\lambda_h\\sum_{j\\in H}w_j\\cos(e_j,e_i)+\\lambda_c\\sum_{j\\in H}w_j\\mathbf1[c_j=c_i]. \]

论文离线与线上效果

  • Ekstra Bladet 六天在线实验，CTR 4.19%，接近 NRMS 4.33%，高于热门基线 2.96%；六天真实流量实验。
  • 上述数字只复述论文线上证据，不写入本地公开数据效果结论。

本地复现

本地对照口径：同一全目录协议下，基线 NDCG@10 为 0.05401，实验组 ZoRRO 为 0.05201，相对变化 -3.70%。这是公开代理任务的负结果，生产线上 lift 的外推不适用。

三随机种子完整结果、均值、标准差与 95% CI：

auto-research reproduce --paper zorro --dataset-dir data --seed 42

复现边界

本地使用 MovieLens-1M 的公开子集及可审计代理目标，不能复现论文公司的私有日志、线上分桶、生产模型规模和 serving 栈。因此本页只解释为核心机制级验证，不宣称复现原文绝对指标或线上增益。