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English(EN) Beyond Semantic IDs: Finite-Beam Reachability and Continuous-Query Generation in Generative Recommendation

新的连续查询方法增强了生成式推荐系统

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员引入了两种新的连续查询范式，CQG-Single和CQG-AR，旨在通过将输出表示与离散的语义ID解耦来改进生成式推荐系统。这些方法旨在使所有编码的项目都可以直接评分，从而消除了有限束解码和SID词汇对齐带来的限制。在评估中，CQG-Single在七次运行中均优于TIGER风格的基线，同时使用的可训练参数更少，而CQG-AR在多个数据集上表现出相当或更强的性能。 AI

影响 为生成式推荐引入了新的范式，可能改进项目检索和评分能力。

排序理由 该项目是一篇详细介绍生成式推荐系统新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Yu Sun, Renkai Xiang, Zuodong Xiang, Junwei Zhou, Yike Zhang, Jianxin Zhang, Zhihao Zhu, Xiaoyu Cao, Hailu Xu ·

    超越语义ID：生成式推荐中的有限波束可达性与连续查询生成

    arXiv:2610.12977v1 Announce Type: new Abstract: Generative recommendation (GR) of social media platforms commonly retrieves items by autoregressively decoding discrete Semantic IDs (SIDs) with finite-width beam search. This work examines how this output interface constrains wheth…

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