ECNU
NYU
Matter Innovation02 3.85
Requirement--Evidence Alignment for Compositional E-Commerce Queries
论文针对组合式电商查询中多个条件必须同时满足的问题，提出 REAlign 重排框架，将类型化查询需求与商品页面中的可见证据逐项对齐，避免传统相关性分数被整体主题相似度掩盖。作者在两个固定候选池电商基准上对比监督学习和策略优化方法，报告浅层排名持续提升，并减少 Top 结果中的条件违例。
INSIGHT社区搜索中的复杂 Query 同样可能包含人物、地点、时间和内容属性等联合条件，单一向量相似度容易返回主题相关却不满足关键约束的帖子。可借鉴其“需求拆解—证据定位—约束感知打分”链路，在重排阶段增加逐条件满足度特征，并重点监控 Top-K 的硬条件违例率，而不只看整体 nDCG。
Weihao Shen, Wei Chen, Fuwei Zhang, Meng Yuan, Yuqin Lan, Guojun Liu, Qingsong Hua, Wei Lin 等 9 人
arXiv·2026-08-04·Relevance 5 · Novelty 4 · Practical 4 · Evidence 3 · Timely 3