LLM-Derived Priors for Thompson Sampling in Cold-Start Comment Recommendation
利用LLM导出先验的冷启动评论推荐Thompson采样
🧭 LLM辅助Bandit冷启动 · 分段Thompson采样 ★ 深度解读
NAVER WEBTOON
将评论文本的LLM语义信号转为Beta先验，使分段Thompson采样在稀疏反馈下CTR提升可达9.5%
📌 工作参考价值（4 点）
- 文本丰富的推荐场景（如评论、用户文案）可离线用LLM批量生成先验得分，以Beta伪计数注入Thompson采样，解决新物品冷启动；伪展现量参数κ可设为流量P75附近以平衡先验与在线数据。
- 按人口统计或用户群组维护独立后验（分段Thompson采样），既能利用群体差异又避免单个用户数据碎片化，可迁移到地域、活跃度等常用分段。
- 先验设计采用基础分+调整项的加法结构，把通用吸引力与特定信号解耦，便于调试、分析不同信号贡献，电商中可类似拆解价格偏好、品类亲和等调整项。
- 工程上将昂贵的LLM推理离线每日执行，在线仅聚合印环和点击更新Beta后验，实现低延迟服务与语义先验的分离，适合生产环境集成。