論文の概要: MindRec: Mind-inspired Coarse-to-fine Decoding for Generative Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12597v1
• Date: Sun, 16 Nov 2025 13:42:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:24.400014
• Title: MindRec: Mind-inspired Coarse-to-fine Decoding for Generative Recommendation
• Title（参考訳）: MindRec: ジェネレーティブレコメンデーションのためのマインドインスパイアされた粗大なデコーディング
• Authors: Mengyao Gao, Chongming Gao, Haoyan Liu, Qingpeng Cai, Peng Jiang, Jiajia Chen, Shuai Yuan, Xiangnan He,
• Abstract要約: 本稿では,人間の思考過程をエミュレートする新たな生成フレームワークであるMind-inspired Recommenderを提案する。 人間の意思決定の構造的性質をさらにエミュレートするために,アイテムを階層的なカテゴリツリーに整理する。 MindRecは最先端の手法よりもトップ1レコメンデーションのパフォーマンスが平均9.5%向上していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.715453433108937
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in large language model-based recommendation systems often represent items as text or semantic IDs and generate recommendations in an auto-regressive manner. However, due to the left-to-right greedy decoding strategy and the unidirectional logical flow, such methods often fail to produce globally optimal recommendations. In contrast, human reasoning does not follow a rigid left-to-right sequence. Instead, it often begins with keywords or intuitive insights, which are then refined and expanded. Inspired by this fact, we propose Mind-inspired Recommender (MindRec), a novel generative framework that emulates human thought processes. Particularly, our method first generates key tokens that reflect user preferences, and then expands them into the complete item, enabling flexible and human-like generation. To further emulate the structured nature of human decision-making, we organize items into a hierarchical category tree. This structure guides the model to first produce the coarse-grained category and then progressively refine its selection through finer-grained subcategories before generating the specific item. To mitigate the local optimum problem inherent in greedy decoding, we design a novel beam search algorithm, Diffusion Beam Search, tailored for our mind-inspired generation paradigm. Experimental results demonstrate that MindRec yields a 9.5\% average improvement in top-1 recommendation performance over state-of-the-art methods, highlighting its potential to enhance recommendation accuracy. The implementation is available via https://github.com/Mr-Peach0301/MindRec.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルに基づくレコメンデーションシステムの最近の進歩は、しばしばアイテムをテキストまたはセマンティックIDとして表現し、自動回帰的な方法でレコメンデーションを生成する。 しかし、左から右への強欲な復号戦略と一方向論理フローのため、このような手法はグローバルに最適なレコメンデーションを作成できないことが多い。 対照的に、人間の推論は厳格な左から右へのシーケンスに従わない。 代わりに、しばしばキーワードや直感的な洞察から始まり、それを洗練して拡張する。 この事実に触発された我々は、人間の思考過程をエミュレートする新しい生成フレームワークであるMindRec(MindRec)を提案する。 特に,ユーザの好みを反映したキートークンを生成し,それを完全な項目に拡張することで,フレキシブルでヒューマンライクな生成を可能にする。 人間の意思決定の構造的性質をさらにエミュレートするために,アイテムを階層的なカテゴリツリーに整理する。 この構造はモデルを誘導し、まず粗粒度のカテゴリを生成し、次に特定の項目を生成する前により細粒度のサブカテゴリによってその選択を段階的に洗練する。 グリーディ復号法に固有の局所最適問題を緩和するため,我々の心に触発された生成パラダイムに合わせて,新しいビーム探索アルゴリズムDiffusion Beam Searchを設計した。 実験結果から、MindRecは最先端の手法よりもトップ1レコメンデーション性能が平均9.5倍向上し、レコメンデーション精度が向上する可能性が示された。 実装はhttps://github.com/Mr-Peach0301/MindRecで利用可能である。

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