論文の概要: MindRec: A Diffusion-driven Coarse-to-Fine Paradigm for Generative Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12597v2
• Date: Tue, 18 Nov 2025 05:03:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-19 13:59:16.786293
• Title: MindRec: A Diffusion-driven Coarse-to-Fine Paradigm for Generative Recommendation
• Title（参考訳）: MindRec: ジェネレーションレコメンデーションのための拡散駆動型粗結合パラダイム
• Authors: Mengyao Gao, Chongming Gao, Haoyan Liu, Qingpeng Cai, Peng Jiang, Jiajia Chen, Shuai Yuan, Xiangnan He,
• Abstract要約: MindRecは人間の思考過程をエミュレートする粗大な生成パラダイムである。 我々はMindRecが最先端の手法よりも平均9.5%の精度でトップ1の精度を向上させることを示した。
• 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 MindRec, a diffusion-driven coarse-to-fine generative paradigm that emulates human thought processes. Built upon a diffusion language model, MindRec departs from auto-regressive generation by leveraging a masked diffusion process to reconstruct items in a flexible, non-sequential manner. Particularly, our method first generates key tokens that reflect user preferences, and then expands them into the complete item, enabling adaptive 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 accuracy over state-of-the-art methods, highlighting its potential to enhance recommendation performance. 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て,人間の思考過程をエミュレートする拡散駆動型粗大な生成パラダイムであるMindRecを提案する。 拡散言語モデルに基づいて構築されたMindRecは、マスク付き拡散プロセスを利用して、フレキシブルで非シークエンシャルな方法でアイテムを再構築することで、自動回帰生成から脱却する。 特に,まず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し,適応的かつ人間的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。 実験の結果、MindRecは最先端手法よりも平均9.5倍の精度でトップ1の精度が向上し、レコメンデーション性能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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