KDD

Atomic Intent Reasoning: Bringing LLM Semantics to Industrial Cross-Domain Recommendations

原子意图推理：将LLM语义引入工业跨域推荐

Zhuohang Jiang, Yuxin Chen, Shijie Wang, Haohao Qu, Zhou Jindong, Wenqi Fan, Li Qing, Dongxu Liang, Jun Wang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

AI总结 提出AIR框架，通过离线LLM推理与在线高效检索组合，实现工业级跨域推荐，在快手电商中GMV提升3.446%。

Journal ref Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.2 (KDD '26), August 09--13, 2026, Jeju Island, Republic of Korea

Bypassing Copyright Protection in Diffusion-based Customization via Two-Stage Latent Feature Optimization

通过两阶段潜在特征优化绕过基于扩散的定制中的版权保护

Ziang Xu, Wenbo Yu, Hongyao Yu, Hao Fang, Jiawei Kong, Bin Chen, Hao Wu, Shu-Tao Xia, Zhiyong Wu

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

AI总结 提出两阶段潜在特征优化（TS-LFO）攻击方法，通过潜在去噪和重建阶段恢复被防御破坏的映射，有效绕过扩散模型定制中的版权保护。

Comments accepted by KDD 2026

HMAF: A Hierarchical Multi-Slot GD-RTB Allocation Framework

HMAF：一种分层多槽GD-RTB分配框架

Tianxing Bu, Zhaoqi Zhang, Linyou Cai, Miao Xie, Shengri Xue, Tan Qu, Qianlong Xie, Xingxing Wang, Siqiang Luo, Gao Cong

机构 * Meituan（美团） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； China Agricultural University（中国农业大学） 纠错

AI总结 针对GD与RTB共存广告平台中短期收益与长期交付的平衡难题，提出分层多槽分配框架HMAF，采用计划-校准-执行范式，集成离线约束优化与在线决策，在美团实现GD交付率提升3.72%、广告总收入提升1.59%。

Comments Accepted by KDD 2026 Applied Data Science Track