EGMNは2025年8月に小紅書研究チームによって提案され、関連する研究成果は論文「指数関数型ガウス混合ネットワークを用いた動画視聴時間予測のための多粒度分布モデリング」がRecSys 2025の最優秀論文賞にノミネートされました。

小紅書の研究チームは、ニューラルネットワークアーキテクチャを用いた指数ガウス混合ネットワーク（EGMN）モデルを提案しました。このネットワークは、隠れ表現エンコーダと混合パラメータジェネレータという2つの主要モジュールで構成されています。まず、研究者らはすべての分布コンポーネントに共通する隠れ表現を生成します。次に、この隠れ表現に基づいて各分布コンポーネントのパラメータを推定し、ゲーティングネットワークを適用して複数の分布の重み付き混合を行います。研究者らは、公開データセットを用いた広範なオフライン実験と、小紅書アプリの産業用ショートビデオ配信シナリオにおけるオンラインA/Bテストを実施し、EGMNが粗粒度レベルと細粒度レベルの両方で優れた分布フィッティング能力を発揮することを実証しました。