RecRec: Latent Interests Recursive Reasoning for Sequential Recommendation
递归推理隐兴趣的序列推荐
🧭 序列推荐 · 隐兴趣递归推理
解耦推理与预测，用兴趣压缩和递归推理模块在隐空间逐步精炼，深度可调且无需RL
📌 工作参考价值（4 点）
- Context Compressor 将用户序列压缩为多个隐兴趣向量，配合 Interest Diversity Regularizer 迫使各兴趣捕获不同行为侧面，可直接作为电商多兴趣召回或用户理解模块
- Recursive Reasoner 在独立的隐空间对兴趣进行递归式精炼，这种“逐步思考”的范式可用于带货直播、购物车序列等长序列场景，捕捉演化意图
- 推理深度可动态调节：线上可根据 latency 预算自由选择递归步数，浅层做低延迟预测，深层提升准确率，无需重新训练模型
- 框架完全监督化，无 RL 训练负担，工程实现简单；解耦的设计让 Backbone、Compressor、Reasoner 可单独替换或蒸馏，便于在已有推荐系统上增量叠加推理能力