Think Harder Where It Matters: Item-Level Adaptive Recursion for Sequential Recommendation
重要处再深想：序列推荐中物品级自适应递归计算
🧭 序列推荐 · 自适应计算深度
Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China
LoopRec 把序列推荐从固定深度改为逐 item 可退出递归，无需深度标签即可适应多 backbone 并稳定提升效果
📌 工作参考价值（4 点）
- 行为序列建模可借鉴：用单个权重共享 block 替代固定堆叠层，在每层后为每个 item 加轻量 gate 做 exit/continue 二选择，既省计算又可提升效果，适合 Transformer、SASRec 等 backbone 改造。
- 训练无需物品级深度标签，工程上更易落地：可先固定最大递归深度 K，让 gate 自动学习哪些 item 需要深计算；如果要控制算力，可以在损失里加预算正则或直接设置更小的 K。
- 诊断结论可迁移到电商序列/CTR 模型：序列里多数历史 item 浅层就稳定，少数关键 item 需深推理；可对低频商品、近期交互、高相关商品分配更多计算或额外交叉深度。
- 部署时注意动态递归带来变长计算：同一 batch 内不同 item 退出步数不同，可考虑按深度分组推理或设置最大深度兜底，低延迟场景尤其重要。