Generate What You Can Trust: Content Credibility in Generative Recommenders
生成你能信任的推荐：生成式推荐中的内容可信度
🧭 生成式推荐 · 可信度约束 ★ 深度解读
University of Technology Sydney · New York University Abu Dhabi
提出 CreGR，通过可信度感知 tokenizer 和离散扩散非对称掩码策略，在保持生成精度的同时显著降低不可信内容曝光
📌 工作参考价值（4 点）
- 在商品/内容 Semantic ID 构建中，把 LLaMA/BERT 内容 embedding 与 SASRec/双塔协同 embedding 拼接后再做 RQ-VAE，可显著降低 token collision；电商场景可将标题、描述与行为 embedding 融合，得到更具辨识度的 SID。
- 如果业务要抑制低质/违规内容又不想牺牲用户兴趣信号，可借鉴「非对称掩码」：离散扩散训练时只降低不可信 item 最后一个 token 的 mask 概率，前序 topical token 保持不动；hard 版直接置 0，soft 版按 token 到可信/不可信簇中心的距离加权。
- 有内容质量/安全标签时，可在 RQ-VAE 损失中加入可信度正则：把隐向量投影到专用子空间，做类内紧凑、类间分离，避免相似主题但真伪不同的内容共享 SID token。
- 评估侧可引入 CR@N（推荐列表可信占比）和 HC@N（HR 与 CR 的平衡指标），作为线上负责任推荐的辅助监控；论文显示 15% 标签噪声下 CR@5 仅轻微下降，方案对标签噪声有一定鲁棒性。