One Hierarchy, Two Systems: Semantic Product IDs for Discovery-Surface Ranking and Search-Page Query Reformulation
一个层级，两个系统：语义商品ID用于发现面排序与搜索页查询改写
🧭 语义ID 跨推荐搜索共享层级 ★ 深度解读
DoorDash Inc.
一次性构建的分层语义商品ID同时支撑个性化排序与查询改写，排序聚合前缀特征、改写基于商品概念转移
📌 工作参考价值（4 点）
- 用 RQ-KMeans 从商品文本 embedding 构建三层语义 ID（L=3, K=512）作为跨商家商品概念层级；排序中按 L1/L2/L3 前缀聚合消费者、区域、全局行为统计得到多粒度 dense 特征，再用 SentencePiece BPE 对 (position, code) 符号串学出子词，构建 item/user 序列 embedding，比直接用前缀更互补。
- 查询改写不要直接 LLM 生成：先把 query 通过关联加购商品映射到 L2/L1 语义前缀，在概念空间用 NPMI 构建转移图；需要细化时从 L2 下降到 L3 子节点，用 query-specific 加购证据排序；LLM 仅负责最后将概念渲染成用户可见 query，保证可控性和可解释性。
- 服务时必须恢复上下文：用 merchant 当前可用商品过滤概念候选，避免推荐无货意图；排序保留 listing ID 和 taxonomy，SID 只作为补充，防止量化边界问题。
- 共享表示不共享模型：推荐和搜索各自独立使用同一语义层级，无需联合训练；排序在多个前缀深度同时消费，查询改写则 L2 横向导航、L3 纵向精化，适合低成本迁移到现有系统。