在推荐系统领域，快手近日推出的EMER端到端多目标融合排序框架引发行业关注。这一创新方案突破了传统推荐模式的技术瓶颈，通过引入"比较式决策"机制，在用户留存和活跃度等核心指标上取得显著提升，为行业智能化升级提供了可复制的技术路径。
传统推荐系统长期依赖人工设计的线性公式，工程师通过为观看时长、点赞数等指标分配固定权重来计算视频优先级。这种"一刀切"的模式在应对复杂用户需求时逐渐显露弊端：当用户偏好呈现碎片化特征时，单一公式难以满足千万级用户的个性化需求；在"提升留存"与"增加播放量"等目标冲突时，人工调参的精准度也面临挑战。更关键的是，传统方法本质上是孤立评估每个视频，而真实场景中用户是在多个候选内容间进行选择。
EMER框架的核心创新在于重构了推荐决策逻辑。该系统通过构建相对优势评估体系，让AI模型在候选视频集合中进行动态比较，更真实地模拟用户决策过程。技术团队设计的"多维满意度代理指标"与"相对优势满意度"双轨机制，使模型能够量化不同内容间的竞争关系，形成可优化的监督目标。这种比较式决策机制使推荐结果更符合用户实际选择行为。
针对推荐系统常见的"离线训练与在线效果偏差"问题，研发团队提出"单位时间互动概率"新指标。通过将优化目标从单个视频的互动率转向单位时间内的互动频次，模型训练方向与真实用户行为模式高度契合。测试数据显示，该指标调整使模型迭代效率提升37%，显著缩小了实验室环境与实际场景的效果差距。
实际应用数据验证了技术突破的价值。在快手主站及极速版双平台测试中，EMER框架带来七日留存率0.13%-0.2%的提升，用户日均停留时长增加1.2%-1.4%。特别在快手极速版，七日留存提升达0.196%，停留时长增长1.392%，单列短视频观看次数提升2.996%，实现多目标协同优化。这些数据表明，新框架在保持用户活跃度的同时，有效提升了内容分发效率。
技术复用性方面，EMER框架已成功接入快手生成式推荐系统OneRec的奖励模型，带来停留时长0.56%的额外提升。这种跨场景适配能力源于框架设计的模块化架构，其核心比较机制与目标优化模块可独立调整，为不同业务场景提供定制化解决方案。目前该技术已形成完整的技术文档与部署指南，具备行业推广条件。
行业分析认为，EMER框架的突破性在于将推荐系统从"指标优化"推向"决策模拟"的新阶段。通过引入比较式决策机制，不仅解决了传统方法的量化困境，更构建起符合用户真实选择行为的推荐逻辑。这种技术范式转变或将引发行业连锁反应，推动更多平台探索智能化推荐解决方案。
