KDD

Improving Item Discoverability in e-Commerce Search via Related Intent Generation

通过相关意图生成提升电商搜索中的商品可发现性

Ji Xin, Xiao Xiao, Ishan Bhatt, Vinesh Gudla, Trace Levinson, Raochuan Fan, Shishir Kumar Prasad, Prakash Putta, Tejaswi Tenneti

AI总结 该研究提出两阶段混合架构的发现增强型搜索系统，通过LLM和微调SLM提升电商搜索的商品可发现性，将查询流量发现覆盖率从60%提至80%，成本仅为教师模型的30%，还可平衡市场供给。

Comments Accepted to KDD 2026 TSMO

IFCMemoryBench: Evaluating Long-Term Memory of LLM-Based Agents in BIM Information Retrieval

IFCMemoryBench：评估基于大语言模型（LLM）的智能体在建筑信息模型（BIM）信息检索中的长期记忆能力

Changyu Du, Alexander Vosseler, Filippo Mazza, André Borrmann

AI总结 本文推出IFCMemoryBench基准，评估基于LLM的智能体在BIM信息检索中的长期记忆，发现现有通用记忆系统在该场景下表现差，存在领域迁移差距。

Comments KDD 2026 Workshop on Evaluation and Trustworthiness of Agentic AI