arXiv cs.AI· Renzhi Wu, Zikun Cui, Junjie Yang, Li Sheng, Yongjun Xie, Jerry Fu, Nipun Mathur, Sri Reddy, Hong Li·· 13 小时前AI 评分22
PRISM：用户历史中的个性化物品表示
PRISM: Personalized Item Representations in User History
AI 导读
PRISM 提出在用户历史中构建个性化物品表示，让同一物品的嵌入向量体现其与具体用户的关系，而非所有用户共享同一初始表示。该方法复用上游排序计算生成个性化物品嵌入，用自编码器将用户塔、用户—物品塔及同请求候选混合的各层状态压缩为每个打分对的一个嵌入。
正文 · AI 翻译
摘要：序列推荐器通常使用跨用户共享的嵌入映射，从物品标识符或内容特征构建历史输入。因此，即使用户与物品的关系不同，同一物品也会产生相同的初始嵌入表示。我们提出在用户历史中使用个性化物品表示，其中每个物品的嵌入表达其与用户的关系。个性化成为历史输入本身的一种属性，为后续序列建模提供更丰富的证据。
我们以 PRISM 实例化这一想法，它复用上游排序计算来生成个性化物品嵌入。一个自编码器联合压缩来自用户塔、用户—物品塔以及同请求候选混合的所有层状态，为每个评分对生成一个嵌入，供下游回放使用。在 Surface 1（一个十亿规模的主要推荐场景）上的离线评估报告，下游归一化熵（NE）平均变化为 $-0.15\%$，而在相似历史长度下 VISTA 为 $-0.07\%$。我们进一步发现了一个经验性的序列长度缩放规律：在 26--240 个事件的历史长度范围内，NE 增益遵循拟合幂律，指数为 0.468，从 0.06\% 增至 0.17\%。因此，用户历史中的个性化物品表示为提升推荐质量提供了一个新的缩放维度。
| 主题： | 信息检索（cs.IR）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2610.39175 [cs.IR] |
| （或 arXiv:2610.39175v1 [cs.IR] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.39175 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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来自：Renzhi Wu [查看电子邮件]
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2026年10月29日星期四 02:05:57 UTC（118 KB）
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