Restoring Collaborative Signals in Semantic-ID Generative Recommendation via Personalized Natural Language
通过个性化自然语言恢复语义ID生成式推荐中的协同信号
🧭 生成式推荐 · Semantic ID + 协同注入 ★ 深度解读
Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence · JD.com · Salesforce · McGill University · Mila
在冻结的生成式推荐模型上，利用自然语言标签重建协同因子，层级重排候选，修复语义ID缺失的协同信号
📌 工作参考价值（4 点）
- 对已有生成式推荐模型，无需重新训练，即可在推理时注入协同信号：用二阶共现矩阵（HPF分解）构建项目协同签名，作为重排序的附加分数，成本仅为 O(d) 点积。
- 将用户画像转化为自然语言标签（用LLM从历史行为总结），再通过一个可学习的桥接分布 P(f|t) 映射到协同因子空间，生成查询向量。这比直接使用历史item-embedding均值更可控、可解释、可编辑。
- 推理时采用层级差异化干预：粗粒度代码做候选扩展，中粒度代码做残差重排，细粒度代码仅加库存约束，保持波束预算不变，直接提升 hit@10 约 4 个百分点（OneRec-8B）。
- 该方法天然解耦内容与协同信号，无需修改 SID 码本，适合迁移到其他 semantic-ID 生成器（包括编解码器），具有较低耦合性。