探索无限可能：生成式推荐的演进、前沿与挑战

探索无限可能：生成式推荐的演进、前沿与挑战

摘要

生成式推荐系统（GRs）凭借大语言模型（LLM）的序列建模与推理能力，正逐步替代传统推荐系统。GRs通过长序列建模、世界知识注入和端到端生成，解决了传统推荐的特征工程依赖和级联误差问题。语义ID压缩Item空间，提升生成效率，而稀疏特征仍不可忽视。未来GRs将聚焦深度推理、多模态对齐和并行生成优化，推动推荐系统向智能化迈进。