Structuring and Tokenizing Distributed User Interest Context for Generative Recommendation
G2Rec：基于稀疏共现图软聚类的生成式推荐结构化分词
🧭 生成式推荐 · 软聚类共现图 tokenization ★ 深度解读
University of Illinois Urbana-Champaign · Meta MRS
通过稀疏共现图软聚类提取物品多兴趣原型并转化为连续 token，结合生成式推荐实现工业级全局行为建模
📌 工作参考价值（4 点）
- 共现图稀疏化：用 O(M log M) 采样子图替代全量共现图，借助图拉普拉斯近似理论保证结构信息，可直接迁移到电商/广告场景的用户行为图构建，减小工程开销。
- 软聚类与多兴趣原型：采用可微 soft modularity，在 GPU 上优化，得到每个物品的多兴趣分布，而非硬聚类；适合电商商品多用途属性（如一件商品同时属于“性价比”、“送礼”等）。
- 交替 token 化序列：将兴趣 profile 连续 token 与物品 token 交替输入生成式序列模型，并同时用交叉熵预测下一物品和兴趣软标签，可复现到推荐 Agent 的上下文表示中。
- 离线计算在线使用：兴趣原型和物品兴趣 token 离线周期性更新，推理时仅需查表拼接，额外耗时可忽略，适合工业低延迟推荐服务。