CogRec: Structure-Cognitive Fast-and-Slow Reasoning for Generative Recommendation
CogRec：基于语义ID结构认知的快慢推理生成式推荐
🧭 生成式推荐 · Semantic ID · 结构推理 ★ 深度解读
Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences · School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences · School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University · JD.com
将推荐推理定义为SID空间内的Match/LateralJump/Explore操作，实现结构认知的快慢组合推理
📌 工作参考价值（4 点）
- 构建语义ID拓扑增强推理：在现有SID分层编码基础上，利用码本余弦相似度构建层内语义图（top-16邻居，相似度阈值0.15），并建立项级HNSW索引，为生成式推荐提供可导航的离散推理空间，可直接应用于电商商品的Semantic ID体系。
- 操作化快慢推理：将推理过程分解为Match（快速垂直匹配）、LateralJump（沿图边横向跳转）和Explore（无直接边时的探索），根据历史锚点与目标项的层间关系自动生成路由监督，无需额外模块，可通过控制非Match步数调节推理深度，适合线上自适应推理策略。
- 多阶段训练管线设计：先对齐新增SID token embedding（冻结基座），再训练直接SID生成，最后从同一checkpoint分叉出自然语言推理和结构路由分支，保证公平对比且工程可控。训练时对用户历史与助理回复全掩码计算loss，直接强化输入侧SID表征。
- 推理格式的选择依据：实验表明当用户历史与目标前缀匹配不足但存在可学习的层内语义关系时（中等难度），结构路由推理优于语言推理和直接生成；否则直接生成更高效。这可为业务中是否启用推理模块提供决策参考。