Generative Recommenders Forget the Long Tail: Restoring Memorization in Retrieval and Ranking
生成式推荐遗忘长尾：检索与排序中的记忆恢复
🧭 生成式推荐 · 长尾纠偏 ★ 深度解读
University of Science and Technology of China · Ant Group
提出无训练插件 CAPE，用 item-level 共现记忆同时修复生成式推荐的检索剪枝和排序偏差，显著提升长尾命中
📌 工作参考价值（4 点）
- 线上生成式推荐不要只扩 beam 或只做重排：先用 beam 的 tail recall 和 tail conversion 定位瓶颈。若 beam 尾召回不足，需要额外候选；若 recall 足够但命中差，重排更关键。论文 Proposition 2.1 可作为上线前检查。
- 用原始 item-item 共现矩阵构建轻量长尾候选通道，比训练 LightGCN 更适合精确记忆。用户级 support 进候选、事件级 mean 做排序，min-max 归一化后与生成 likelihood 融合，只需一个超参 λ。电商可直接统计用户历史商品与候选商品在多少用户中共同出现，补足 beam 外的长尾。
- top-1 anchoring 是无痛上线关键：保持 backbone 首项不变，只重排第 2-K 位；若更看重整体 GMV，可去掉 tail mask 把共现证据用于全部候选。
- 工程成本低：CSR 稀疏矩阵存共现，每请求只增加约 100 token teacher forcing，延迟增 11-16%，可批处理；而扩 beam 50% 延迟翻倍还不一定提升尾命中。