Hypothesis-Driven Shelf Generation for Personalised Recommendation
假设驱动的个性化推荐货架生成
🧭 生成式推荐 · Semantic ID 货架生成 ★ 深度解读
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将推荐界面货架抽象为自然语言假设，解耦生成规划与目录检索，离线批量产出高质量个性化推荐行
📌 工作参考价值（4 点）
- 将推荐行（如“猜你喜欢”）抽象为“假设-填充”架构：先基于用户画像生成自然语言意图（如“北欧氛围后摇”），再用检索填充具体物品，解耦了意图规划与物品召回，便于独立优化与扩展，可迁移到电商首页多排推荐或搜索推荐横幅。
- 使用 Semantic ID 生成式检索 + 约束解码：在特定内容类型索引上做受限生成，相比 BM25/稠密检索显著提升了检索结果的假设覆盖率与多样性，适合处理大规模异构目录的精准匹配，可直接复用到商品多模态索引或广告创意检索。
- LLM-as-a-Judge 评估货架级质量：设计用户→假设、假设→货架两张评鉴表，从匹配度、特异性、连贯性等维度打分，突破传统逐物品 recall 指标的局限，可用于生成式推荐离线快速迭代。
- 离线批量生成避免线上 LLM 推理延迟：全流程预计算，货架作为附加候选参与排名，无需实时调用大模型；结合均匀随机曝光实验公平评估线上效果，适合高流量场景快速试错。