ReliGRec: Reliability-Oriented LLM-Based Generative Recommendation via User-Risk-Aware Prompt Routing
ReliGRec：面向可靠性的用户风险感知生成式推荐提示路由
🧭 生成式推荐 · Semantic ID + 风险路由 ★ 深度解读
Central South University · Beihang University · South China University of Technology
用弱监督用户风险信号在解码前路由 Simple/Cautious Prompt，并注入时序 Graph Token 做 Semantic ID 生成
📌 工作参考价值（4 点）
- 用户级弱风险信号可以从评价反馈里低成本构建：Beauty 用 helpful/total，Yelp 用 useful/(useful+funny+cool)，高/低阈值取 0.85/0.40，再按多数投票聚合到用户。电商/内容场景有差评、举报、刷单投诉等弱标签，可用来标用户行为波动，不必确认恶意身份，降低人工审核成本。
- 把风险估计做成生成前控制，而不是训练侧重加权或生成后 rerank：推理时按分数路由不同 prompt。Cautious Prompt 显式要求忽略短时/孤立/重复证据、优先稳定且协同支撑的 pattern，并用 Graph Token 补充上下文。迁移到推送文案、搜索 query 推荐时，可对高波动用户切换更保守的生成指令。
- Graph Token 注入是更稳定的增益点：按时间窗口建图得到用户/物品状态，聚合窗口物品向量后过 temporal Transformer，再投影替换 LLM 输入占位。Beauty 上相比纯历史序列，Hit@5 +2.78%、NDCG@5 +4.65%；工程上可离线缓存窗口 Graph Token，控制在线开销。
- 弱风险路由本身要谨慎：文中 weak-risk-guided 路由并未超过 All-Simple prompt，耗时也介于 All-Simple 和 All-Cautious 之间。业务上如果目标是稳定性/风控，可结合在线 A/B；不要把弱风险分数当校准概率，也不要单独把它作为推荐质量提升手段。