JevRec: лингвистическое кодирование с помощью Jew-подобных решений для Электрической рекомендации на основе LLM

arXiv: 261 030.36937v 1 Annuales Type: новый резюме: Generationive Recommendations (GR) представляет предметы как семантические идентификаторы и авторегрессивно генерирует SID следующего предмета из истории взаимодействия. Однако большинство методов присвоили одинаковую длину SID всем позициям, несмотря на крайне неравные частоты взаимодействия. Эта единообразная конструкция неоднократно влечет за собой расходы на мелкозернистые коды для популярных товаров, в то же время сокращая коды с целью сокращения этих затрат также компрессирует семантическое изображение изделий длинной формы. Вдохновляемые компактными формами частого выражения в естественном языке, мы предлагаем JevRec кодировать элементы как слова различной длины и создать следующий элемент из контекста взаимодействия. Языковое кодирование сохраняет семантические префиксы, зависящие от частоты из общих кодовых книг, создавая более короткие МОСТРАГ для популярных товаров и расширяющие описания для товаров дальнего пользования. Тем не менее прогнозирование длины последовательности и генерирование содержания символического уровня накладывают различные требования оптимизации, которые могут сопутствовать