KDD

Designing Reward Signals for Portable Query Generation: A Case Study in Industrial Semantic Job Search

设计便携查询生成的奖励信号：工业语义职位搜索案例研究

Ping Liu, Qianqi Shen, Jianqiang Shen, Wenqiong Liu, Rajat Arora, Yunxiang Ren, Chunnan Yao, Dan Xu, Baofen Zheng, Wanjun Jiang, Andrii Soviak, Kevin Kao, Jingwei Wu, Wenjing Zhang

机构 * LinkedIn Corporation（领英公司） 纠错

AI总结 提出RLAIF框架生成便携职位搜索查询，通过奖励塑造解决策略优化中的奖励黑客问题，实验表明稳健奖励设计比优化器选择更关键。

Comments Accepted to KDD 2026 Workshop on AI Agent for Information Retrieval (Agent4IR)

AIGP: An LLM-Based Framework for Long-Term Value Alignment in E-Commerce Pricing

AIGP：基于LLM的电商定价长期价值对齐框架

Chennan Ma, Yanning Zhang, Siqi Hong, Xiuchong Wang, Fei Xiao, Keping Yang

机构 * Taobao & Tmall Group of Alibaba（阿里巴巴淘宝天猫集团） 纠错

AI总结 提出AIGP框架，利用大语言模型结合领域知识与结构化数据，通过离线强化学习训练的长期价值评估器进行偏好优化，实现可解释的定价决策，在淘宝工厂的在线实验中GMV提升13.21%。

Comments Accepted by KDD 2026 Applied Data Science Track (Oral presentation)

MKG-RAG-Bench: Benchmarking Retrieval in Multimodal Knowledge Graph-Augmented Generation

MKG-RAG-Bench：多模态知识图谱增强生成中的检索基准

Xiaochen Wang, Bao Hoang, Han Liu, Ting Wang, Fenglong Ma

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Michigan State University（密歇根州立大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Stony Brook University（石溪大学） 纠错

AI总结 提出MKG-RAG-Bench基准，通过构建跨领域多模态知识图谱和问答数据集，系统评估多模态知识图谱增强生成中的检索性能，揭示检索质量对生成结果的决定性作用。

Comments Accepted by KDD'26

MORL-A2C: Multi-Objective Reinforcement Learning Reranker for Optimizing Healthiness in MOPI-HFRS

MORL-A2C：用于优化MOPI-HFRS健康性的多目标强化学习重排序器

Aarya Vasantlal, Joshua Zolla, Chuxu Zhang

机构 * University of Connecticut（康涅狄格大学） 纠错

AI总结 提出MORL-A2C，将食物推荐建模为K步重排序问题，利用冻结图神经网络嵌入和优势演员-评论家算法，在保持排序质量的同时显著提升健康对齐度。

Comments Accepted at the International Workshop on Resource-Efficient Learning for Knowledge Discovery (RelKD) at ACM SIGKDD 2026