淘宝信息流推荐系统 URED：重用高分未曝光候选促进内容发现

阿里巴巴在淘宝信息流推荐中部署了免训练的召回阶段系统 URED，通过重用高分未曝光候选物品促进用户兴趣发现。系统聚合 30 天内的未曝光高分池，在召回阶段通过单次 O(1) 查询完成注入，无需模型重训且在线延迟增加不足 1%。在线 A/B 测试显示，URED 使发现类目数提升 +3.47%、内容丰富度提升 +8.47%，发现率达到平台平均水平的 13.9 倍。