论文用预训练稀疏自编码器特征索引充当推荐语义ID词表。
资讯摘要
论文提出 API 框架，将预训练稀疏自编码器暴露的 PLM 特征索引直接用作生成式推荐的语义 ID 词表，无需额外词表学习。框架用预训练可解释 ID 保留特征索引与激活强度以区分物品，并通过语义预测适配器从交互历史学习用户偏好、对候选打分。作者报告实验在多种骨干与解码方案下表现有竞争力，并可用特征贡献及语义注释解释检索结果。
要点速读
- 论文观察到预训练稀疏自编码器带有可人工解读的语义注释，其特征索引可作为可复用的 SID 词表。
- API 用预训练可解释 ID 保留特征索引和相对激活强度，语义预测适配器联合预测索引与强度来给候选打分。
- 作者报告在多种骨干和 decoding 方案下取得有竞争力的性能，并支持基于特征贡献的可解释检索。
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采集于 2026/10/29 08:00:21（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。