When Semantics Fall Short: Persona-Guided Cross-Domain Sequential Recommendation with Large Language Models
语义不足时：用户画像引导的跨域序列推荐
🧭 跨域序列推荐 · LLM 用户画像引导 ★ 深度解读
北京交通大学 · 中山大学 · 南洋理工大学
用 LLM 推断用户画像作为全局引导替代跨域语义桥接，结合本地语义关联提升跨域序列推荐
📌 工作参考价值（3 点）
- 跨域/多场景推荐中，避免全局 item 语义对齐；用 LLM 从用户混合行为序列推断 persona（输出 why 而非 what，提示词约束不提具体 item/brand/domain），作为跨域行为建模的全局引导信号，可作为多域用户表示的统一先验。
- 行为与语义表示分离：跨域共享行为 embedding 随机初始化、与混合序列联合训练，避免语义域隔离；冻结的 item 语义 embedding 只用于域内局部邻域正则和域偏好分支，最后通过可学习 gate 自适应融合。工程上可离线预计算 persona 和语义 embedding，不增加在线推理成本。
- 辅助损失设计：Local Semantic Association 对每个 item 取 Top-K 语义邻域，回归语义相似度与行为相似度；Global Persona Guidance 使用 persona-aware attention 对序列隐藏态加权，做用户级对比学习。两项都是轻量插件，可加到现有 Transformer 序列模型。