KDD

Causal Estimation of Share-Induced Engagement with Flywheel Effects

基于飞轮效应的分享诱导参与度的因果估计

Weitao Cheng, Yilin Li, Yong Wang, Nian Si

AI总结 研究在线平台分享功能的飞轮效应，开发考虑干扰的实验框架，提出基于流量平衡恒等式的估计器，降低偏差，建立A/A测试程序，扩展到用户级指标，并用真实平台验证方法。

Comments Accepted by KDD 2026

When Does Restricting a Coding Agent to execute_code Help? A Regime $\times$ Agent-Design Ablation

限制编码代理执行代码何时有用？一种机制×代理设计消融研究

Hong Yang, Qi Yu, Travis Desell

机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特技术学院） 纠错

AI总结 研究现代编码代理不同工具表面有效性，通过在特定任务上对两种代理进行三臂消融实验，发现最便宜工具表面由任务机制和代理设计共同决定，主要成本信号是缓存调整成本而非通过率。

Comments 9 pages (excluding references), 4 figures, 4 tables. Accepted to the Agentic Software Engineering (SE 3.0) Workshop at KDD 2026 (non-archival)

Cross-Layer Misalignment Detection in Agent Skills: A Progressive Loading-Aware Contrastive Learning Approach

智能体技能中的跨层错位检测：一种渐进式加载感知对比学习方法

Chengjun Zhang, Yang Gao, Jianna Hur, Jingjing Zhang, Sagar Samtani

机构 * Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校） 纠错

AI总结 研究智能体技能跨层错位问题，提出渐进式加载感知分层对比学习框架PL-HCL，通过建模技能分层结构和学习跨层一致性来检测错位，使用相关语料库与挑战集，提升宏F1指标，为用户和运营商提供筛选工具与设计原则。

Comments 10 pages, 5 pages supplemental. Accepted at the KDD 2026 Workshop on Evaluation and Trustworthiness of Agentic AI

Implicit Fine-tuning via Context Engineering: A Curriculum Learning Framework for Multimodal Entity Alignment

通过上下文工程进行隐式微调：多模态实体对齐的课程学习框架

Yunpeng Hong, Chenyang Bu, Di Wu, Yi He, Xindong Wu

AI总结 研究多模态实体对齐问题，提出PTFEA课程学习框架，通过自适应难度调制和三阶段渐进推理将微调策略转化为上下文工程，实验证明该框架性能优越，提供了统一上下文工程和微调的理论框架。

Comments Accepted by KDD 2026

Journal ref SIGKDD 2026

Serving the Long Tail: Training-Free LLM Candidate Generation for Vacation Rental Marketplaces

服务长尾：度假租赁市场中无需训练的大语言模型候选生成

Syed Mohammed Arshad Zaidi, Eric Rincon, Shayan Hassantabar

机构 * Expedia Group（亿客行集团） 纠错

AI总结 度假租赁市场供应端失衡，长尾房源难获有效服务。本文提出无需训练的大语言模型候选生成管道，用静态房产元数据补充IBKNN，经联合融合等策略提升效果，扩大候选覆盖范围，缩小模型召回差距，有效服务长尾房源。

Comments Accepted at TSMO 2026 workshop, co-located with KDD 2026; 9 pages

PiPNN: Ultra-Scalable Graph-Based Nearest Neighbor Indexing

PiPNN：超可扩展的基于图的最近邻索引

Tobias Rubel, Richard Wen, Laxman Dhulipala, Lars Gottesbüren, Rajesh Jayaram, Jakub Łącki

AI总结 提出PiPNN图构建算法，通过HashPrune在线剪枝和分治策略，实现比现有方法快11.6-12.9倍的索引构建速度，并首次在单机上20分钟内完成十亿级数据集的高质量近似最近邻索引构建。

Comments To appear at KDD'26

Ocean-E2E: Hybrid Physics-Based and Data-Driven Global Forecasting of Extreme Marine Heatwaves with End-to-End Neural Assimilation

Ocean-E2E：基于混合物理和数据驱动的全球极端海洋热浪端到端神经同化预测

Ruiqi Shu, Ruijian Gou, Yanfei Xiang, Xiaomeng Huang

AI总结 研究聚焦全球极端海洋热浪端到端预测，创建混合框架Ocean-E2E，基于物理性质通过端到端数据同化及模拟相关作用提高预测能力，能进行端到端和区域高分辨率预测，优于现有模型，为气候极端事件预测提供框架。

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