GenCAR: Generative Counterfactual Alignment with Risk-Controlled Selection for Out-of-Distribution Recommendation
面向分布外推荐的生成式反事实对齐与风险控制选择
🧭 OOD 推荐 · 反事实生成 + 保形 FDR 控制 ★ 深度解读
Southern University of Science and Technology · University of Pennsylvania
提出 GenCAR：离线用 LLM 生成反事实候选并微调排序模型，在线用 conformal+BH 控制 proxy-label FDR，不调用 LLM 提升 OOD 推荐恢复
📌 工作参考价值（4 点）
- LLM 离线反事实样本生成：在场景变化（大促、季节、推荐位策略）前，用 LLM 基于用户 stable preference anchors 生成目标环境候选，通过 trust radius 过滤后微调精排模型，避免在线 LLM 成本。
- 风险控制的选择层：借鉴 conformal p-values + BH/BY 对推荐集合做 FDR 控制，按批次决定输出数量；允许空列表相当于“不推荐”，适合付费/敏感场景（广告、消息推送、商品推荐）的体验保障。
- 偏好-环境解耦的 SCM 架构：将用户 embedding 分解为 stable preference 和 environment 两部分，只更新 item embedding 进行反事实微调，可稳定适配环境变化，适合流量分布频繁变化的业务。
- 轻量对齐预测器替代在线 LLM：用 LLM 生成的 proxy label 训练一个 MLP/score head，在线只计算 embedding 得分，既保留语义对齐信号又保证 <1ms 延迟。