arXiv · cs.AI · Zhuohang Jiang, Yongsen Pan, Pangjing Wu, Zihuai Zhao, Zheng Hu, Yuxin Chen · 8 小时前模型评分26
SIDRec：面向推荐的端到端语义 ID 表示与建模框架
SIDRec: End-to-End Semantic ID Representation and Modeling for Recommendation
导读
SIDRec 提出一种端到端、面向推荐优化的语义 ID（SID，Semantic ID）学习框架，联合建模内容与协同信息，并用受 MMoE 启发的联合优化机制让推荐监督直接指导可微量化。在三个公开基准数据集上，SIDRec 的 AUC 和 GAUC 均优于所有对比方法，相对最强基线最高提升 5.15%。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
事件类型：研究发布
证据摘录
- “we propose SIDRec, an end-to-end recommendation-aware SID learn- ing framework that jointly models content and collaborative in- formation while aligning SID construction with recommendation objectives.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org