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TokenMinds:用SID用户Token做生成式用户建模

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AI 综述

Qingyun Liu 等作者发布论文,提出工业推荐系统 TokenMinds,将 PLUM 框架从基于 SID 的物料检索扩展到生成式用户序列建模。 该系统采用改编自预训练大语言模型的编码器-解码器双输出设计:编码器输出稠密用户嵌入,解码器生成基于 SID 的离散用户 token,用于表示多面向的未来兴趣。论文称其面向大规模推荐系统的用户理解。

AI 根据报道生成 · 1 天前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月28日
  1. arXiv cs.AI
    TokenMinds:用预训练用户 Token 与嵌入实现大规模推荐系统的用户理解

    TokenMinds 是面向工业推荐系统的生成式用户建模系统,将 PLUM 框架从基于 SID 的物料检索扩展到用户序列建模,采用改编自预训练 LLM 的编码器-解码器双输出设计:编码器输出稠密用户嵌入,解码器生成基于 SID 的离散用户 token 表示多面向未来兴趣。

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