SAERec: Constructing Fine-grained Interpretable Intents Priors via Sparse Autoencoders for Recommendation
SAERec: 利用稀疏自编码器构建细粒度可解释意图先验的推荐
🧭 意图感知推荐 · 稀疏自编码器解耦 ★ 深度解读
University of Georgia · Shanghai AI Laboratory · The Education University of Hong Kong · Jilin University · The Hong Kong Polytechnic University
利用稀疏自编码器从评论文本中解耦出可解释意图先验，并融合个性化与公共意图提升序列推荐
📌 工作参考价值（4 点）
- 意图先验的自动构建：利用稀疏自编码器（SAE）将LLM文本嵌入解耦为高维稀疏特征，通过关键词对齐和LLM过滤自动生成细粒度意图集，无需预设意图数量，适合电商场景中意图多样且快速变化的情况。意图构建离线完成，直接复用现有文本语料（评论/描述）。
- 双级意图检索平衡个性化与泛化：从意图集中为每个用户检索个人意图（与序列特征余弦相似度）和公共意图（EMA加权全局高频意图），简单有效，可嵌入到各种序列模型（如SASRec）中，增强冷启和噪声场景下的稳定性。
- 多分支注意力与自适应融合：独立建模个人意图、公共意图和时序依赖，再通过自适应权重融合，为意图注入提供通用范式，可直接迁移至电商推荐的精排或召回模块。
- 工程可实现性：SAE训练仅需少量GPU（<3GB），意图集一次构建可复用；检索和注意力计算轻量，训练时间随数据量线性增长，适合大规模落地。意图操纵可导向推荐分布，便于业务干预。