Cross-Country Code-Mixing for Generative Recommendation
跨国家代码混合的生成式推荐
🧭 生成式推荐 · 跨国家 code-mixing ★ 深度解读
Alibaba International Digital Commerce Group
将多语言 code-switching 思想迁移到跨国家生成式推荐，用 token 级双约束替换和上下文自适应重加权，使小市场显著受益
📌 工作参考价值（4 点）
- 跨市场 ID 隔离时，先建共享语义 codebook（多模态内容 + 跨国家行为 i2i 采样 softmax + RQ-VAE），再在 token 级做数据增强；这比直接替换 item ID 更可控，适合跨境电商/广告召回。
- 替换条件要叠加“静态语义”和“动态市场属性”：token Hamming 距离约束捕获协同结构，价格/热度/受众按国家分位桶化后余弦相似度捕获市场适配；只靠内容相似会掉点。
- 对合成样本引入 stop-gradient 上下文权重 w=Pθ(y'|x)/(Pθ(y|x)+Pθ(y'|x))，训练中原序列做分母，可自动降低不合语境的替换；默认 p=10%、k=10%、λ=0.5 有较好鲁棒性。
- 上线指标参考：离线看国家分层平均，A/B 全量 10% 流量得到广告收入 +1.77%、订单 +2.64%，适合直接作为跨市场生成式推荐 ROI 预期。