这是一篇生成式推荐用于召回场景的工作，其建模范式仍旧是输入端根据用户行为序列构造prompt，输出端预测next item。该工作巧妙地将稀疏ID与稠密向量表征级联融合起来，达到了SOTA水平。

传统方法对比

COBRA介绍

稀疏ID可以唯一表示item，有很好的区分性，但丧失了对item的细粒度信息刻画。纯文本可以准确可以item属性，但构造成prompt太长，套入到LLM中会导致资源消耗过大。那么如何结合两者的优点呢？

COBRA首先根据codebook生成item的稀疏ID，该ID可以理解为item的大类别。既不过于精细，像unique id，又不过于宽泛。然后将ID序列输入到Transformer Decoder中预测稠密向量。

离线训练

两个预测任务的损失函数如下：
$$\begin{gathered} {\mathcal{L}}_{\text{sparse }}=-\sum _{t=1}^{T-1}\log \left(\frac{\exp \left(z_{t+1}^{I{D}_{t+1}}\right)}{{\sum }_{j=1}^C\exp \left(z_{t+1}^j\right)}\right) \\ {\mathcal{L}}_{\text{dense }}=-\sum _{t=1}^{T-1}\log \frac{\exp \left(\cos \left({\hat{\mathbf{v}}}_{t+1}\cdot {\mathbf{v}}_{t+1}\right)\right)}{{\sum }_{{\text{item }}_j\in \text{ Batch }}\exp (\cos ({\hat{\mathbf{v}}}_{t+1},{\mathbf{v}}_{\text{item }}^j})) \end{gathered}$$

ID预测就是经典的多分类任务，dense vector就是经典的对比学习任务。

在线推理

1. 稀疏ID生成：decoder根据beam search生成top $M$个ID，每个ID有其得分
   

2. 稠密向量生成：根据每个稀疏ID继续生成dense vector，然后检索出同一个ID下的跟vector相似的top $N$个候选item
   

3. 最终召回候选集生成：为了兼顾多样性（即不同ID）以及准确性（即同一ID下的候选item），联合打分取top $K$个item召回
   

在离线实验结果

在公共数据集上，离线指标提升很明显。在A/B实验上，转化率和收入也在咔咔涨，就不细说了。

参考

• Sparse Meets Dense: Unified Generative Recommendations with Cascaded Sparse-Dense Representations
• 一篇论文，看见百度广告推荐系统在大模型时代的革新