Mind the Gap: Bridging Behavioral Silos with LLMs in Multi-Vertical Recommendations
弥合行为孤岛：利用LLM提升多垂域电商推荐冷启效果
🧭 多垂直推荐 · LLM特征工程 ★ 深度解读
DoorDash Inc.
用分层RAG从富数据垂域推断用户分类偏好特征，注入排序模型解决冷启问题
📌 工作参考价值（4 点）
- LLM作语义特征提取器：对用户餐厅订单与搜索等非结构化行为序列，通过分层RAG生成四层商品分类（L1-L4）的偏好特征，作为稠密用户画像直接注入排序模型，可迁移至电商多品类推荐冷启场景。
- 分层推理 + 置信度过滤：采用 cascade inference 从粗到细约束生成空间，设置 temperature=0.1、置信度阈值 0.8 并强制只输出预定义分类节点，显著减少幻觉并保证特征一致性，该 prompt 设计方法可直接复用。
- 工程降本关键措施：prompt caching 将指令与全量分类静态部分缓存，仅追加动态行为序列；按用户新行为触发 just-in-time 特征更新，综合降低 LLM 调用成本约 80%。
- MTL 特征接入方式：将变长 taxonomy ID 列表经共享 embedding 表映射后做 mean pooling，再与已有 user/item 特征拼接送入共享 MLP trunk，实现即插即用，不改变模型结构即带来全人群 AUC 相对提升 4.4%。