Adapting Generative Recommenders for Multi-Turn Interaction
适应多轮交互的生成式推荐系统
🧭 生成式推荐 · 多轮对话交互 ★ 深度解读
National Taiwan University · Johns Hopkins University
让生成式推荐模型通过 routing token、history re-anchoring 与 behavioral replay 在多轮对话中保持准确性并可被纠正
📌 工作参考价值（4 点）
- 如果已有生成式推荐模型（Semantic ID），要接入 Agent/对话场景，可参考 routing token + history re-anchoring：将是否推荐建模为解码动作，推荐时把用户历史插入到 ItemID 生成前，避免额外路由分类器。
- 多任务微调时用 behavioral replay（重放原始序列推荐样本）配合 instruction 数据，能有效防止遗忘历史-物品映射，推荐精度不降反升；这比只做对话微调可靠。
- 处理用户“不喜欢/换一个”等反馈时，用 DPO 构造偏好对（拒绝 item vs 正确 item）可显著降低重复推荐（Repeat@10 从 1.00 降至 0.27），是可直接复用的纠偏方法。
- 评估对话推荐质量时用 LLM-as-judge 而非 BLEU/ROUGE，并将路由失误计入准确率（该推荐时未推荐算 miss），更贴近真实线上体验。