論文の概要: DiffuReason: Bridging Latent Reasoning and Generative Refinement for Sequential Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.09744v1
• Date: Tue, 10 Feb 2026 12:55:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-11 20:17:43.538461
• Title: DiffuReason: Bridging Latent Reasoning and Generative Refinement for Sequential Recommendation
• Title（参考訳）: DiffuReason: シーケンスレコメンデーションのためのブリッジング遅延推論と生成的リファインメント
• Authors: Jie Jiang, Yang Wu, Qian Li, Yuling Xiong, Yihang Su, Junbang Huo, Longfei Lu, Jun Zhang, Huan Yu,
• Abstract要約: 逐次レコメンデーションのための統合された「シンク・テン・ディフューズ」フレームワークであるDiffuReasonを提案する。 潜時推論のための多段階思考トークン、中間表現をデノナイズするための拡散ベースの洗練、およびエンドツーエンドのグループ相対ポリシー最適化を統合している。 4つのベンチマークの実験では、DiffuReasonはさまざまなバックボーンアーキテクチャを一貫して改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.756497463882763
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Latent reasoning has emerged as a promising paradigm for sequential recommendation, enabling models to capture complex user intent through multi-step deliberation. Yet existing approaches often rely on deterministic latent chains that accumulate noise and overlook the uncertainty inherent in user intent, and they are typically trained in staged pipelines that hinder joint optimization and exploration. To address these challenges, we propose DiffuReason, a unified "Think-then-Diffuse" framework for sequential recommendation. It integrates multi-step Thinking Tokens for latent reasoning, diffusion-based refinement for denoising intermediate representations, and end-to-end Group Relative Policy Optimization (GRPO) alignment to optimize for ranking performance. In the Think stage, the model generates Thinking Tokens that reason over user history to form an initial intent hypothesis. In the Diffuse stage, rather than treating this hypothesis as the final output, we refine it through a diffusion process that models user intent as a probabilistic distribution, providing iterative denoising against reasoning noise. Finally, GRPO-based reinforcement learning enables the reasoning and refinement modules to co-evolve throughout training, without the constraints of staged optimization. Extensive experiments on four benchmarks demonstrate that DiffuReason consistently improves diverse backbone architectures. Online A/B tests on a large-scale industrial platform further validate its practical effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 遅延推論はシーケンシャルなレコメンデーションのための有望なパラダイムとして登場し、モデルがマルチステップの議論を通じて複雑なユーザ意図をキャプチャできるようにする。 しかし、既存のアプローチは、しばしばノイズを蓄積し、ユーザ意図に固有の不確実性を見落としている決定論的潜在チェーンに依存しており、それらは通常、共同最適化と探索を妨げる段階的なパイプラインで訓練されている。 これらの課題に対処するために、逐次レコメンデーションのための統合された"Think-then-Diffuse"フレームワークであるDiffuReasonを提案する。 遅延推論のための多段階思考トークン、中間表現をデノナイズするための拡散ベースの洗練、パフォーマンスの最適化のためにエンドツーエンドのグループ相対ポリシー最適化(GRPO)を統合している。 Thinkの段階では、モデルがユーザ履歴よりも理由のあるThinking Tokensを生成して、最初の意図仮説を形成する。 ディフューズ段階では、この仮説を最終出力として扱うのではなく、ユーザ意図を確率分布としてモデル化し、推論ノイズに対する反復的妄想を与える拡散過程を通じてこれを洗練する。 最後に、GRPOに基づく強化学習により、段階最適化の制約なしに、学習を通して推論および改良モジュールを共進化させることができる。 4つのベンチマークに関する大規模な実験により、DiffuReasonはさまざまなバックボーンアーキテクチャを継続的に改善している。 大規模産業プラットフォーム上でのオンラインA/Bテストは、その実用性をさらに検証する。

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