EGMN은 2025년 8월 Xiaohongshu 연구팀에 의해 제안되었으며 관련 연구 결과는 논문 "지수-가우시안 혼합 네트워크를 통한 비디오 시청 시간 예측을 위한 다중 세분성 분포 모델링", RecSys 2025에서 최우수 논문 후보로 지명되었습니다.

샤오홍슈 연구팀은 신경망 구조를 이용한 지수-가우시안 혼합 네트워크(EGMN) 모델을 제안했습니다. 이 네트워크는 은닉 표현 인코더와 혼합 매개변수 생성기라는 두 가지 핵심 모듈로 구성됩니다. 먼저, 연구진은 모든 분포 구성 요소에 공유되는 은닉 표현을 생성합니다. 그런 다음, 은닉 표현을 기반으로 각 분포 구성 요소의 매개변수를 추정하고, 게이팅 네트워크를 적용하여 여러 분포의 가중 혼합을 수행합니다. 연구진은 샤오홍슈 앱의 산업용 단편 영상 전송 시나리오에서 공개 데이터셋에 대한 광범위한 오프라인 실험과 온라인 A/B 테스트를 수행하여 EGMN이 거친 입자 수준과 미세 입자 수준 모두에서 탁월한 분포 적합 성능을 보임을 입증했습니다.