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One-Step Retrieval Framework for Real-Time Sponsored Search Ads Using Hierarchical Text Representations

复现级别：公开数据核心机制。 本地在 MovieLens 100K 执行层次标识、联合打分和受约束检索；不使用腾讯私有广告日志或生产索引。

论文信息

字段 内容
论文链接 arXiv v1
公司/机构 Tencent（第一作者署名单位）
首次公开日期 2026-09-16（arXiv v1）
原文开源代码 否：截至 2026-09-19 未找到原作者公开仓库
Adapter angle
本地复现代码 src/auto_research/reproductions/angle/

原始论文总结

背景与主要改动

以意图标识×摘要标识组织广告语义层次，用生成、判别和排序联合目标训练，并在请求侧动态约束 beam 只产生合法标识。

flowchart LR
  H[公开历史序列] --> I[意图×摘要层次标识]
  I --> J[生成+判别+排序联合打分]
  J --> B[动态约束 beam]
  B --> E[同切分离线评测]

原论文关键图

One-Step Retrieval Framework for Real-Time Sponsored Search Ads Using Hierarchical Text Representations 原论文 Figure 1

原论文 Figure 1（关键图）：展示原论文提出的核心架构、主要模块及其连接关系。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

本地以 s = s_gen + 0.15 s_dis 保留生成相关性与层次标识判别信号，再由请求相关合法标识集合约束 beam；融合系数只在 validation 上选择。

论文离线与线上效果

论文在 Weixin Top Stories 线上 A/B 报告消费 +1.81%、GMV +2.16%、点击 +1.50%、转化 +1.44%、曝光 +2.49%。这些是原文生产结果，不等于本地 MovieLens 指标。

本地复现

本地 seeds 42/43/44 见 metrics/movielens-100k-seeds42-44.json。

本地对照口径：同一 MovieLens 100K 候选集和时间切分下，基线与实验组使用相同评测；本地相对变化记录在指标文件中，不以论文线上 % 替代。

复现边界

本地在 MovieLens 100K 执行层次标识、联合打分和受约束检索；不使用腾讯私有广告日志或生产索引。