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语义ID学习
Multi-Aspect Cross-modal Quantization for Generative Recommendation
发表：2025/11/19
生成式推荐系统跨模态量化多模态信息整合语义ID学习推荐系统数据集
本文提出了一种多方面跨模态量化生成式推荐（MACRec）模型，通过整合多模态信息来提升语义标识符的质量。这种方法利用跨模态量化降低了冲突率，并结合隐式和显式对齐，旨在增强生成模型的能力。实验结果验证了其在三个推荐数据集上的有效性。
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MMQ-v2: Align, Denoise, and Amplify: Adaptive Behavior Mining for
Semantic IDs Learning in Recommendation
发表：2025/10/29
生成式推荐系统基于大语言模型的推荐系统自适应行为挖掘语义ID学习内容-行为多模态对齐
MMQv2提出了自适应行为内容对齐、去噪和放大机制，有效解决了推荐系统中长尾物品行为噪声和信号模糊问题，提升了语义ID的表达能力和泛化性能。实验证明其在大规模工业数据集上的推荐任务表现优越。
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