論文の概要: Stop Treating Collisions Equally: Qualification-Aware Semantic ID Learning for Recommendation at Industrial Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.00632v1
• Date: Sat, 28 Feb 2026 12:55:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.302315
• Title: Stop Treating Collisions Equally: Qualification-Aware Semantic ID Learning for Recommendation at Industrial Scale
• Title（参考訳）: 衝突を平等に扱うのをやめる:産業規模での勧告のための資格付きセマンティックID学習
• Authors: Zheng Hu, Yuxin Chen, Yongsen Pan, Xu Yuan, Yuting Yin, Daoyuan Wang, Boyang Xia, Zefei Luo, Hongyang Wang, Songhao Ni, Dongxu Liang, Jun Wang, Shimin Cai, Tao Zhou, Fuji Ren, Wenwu Ou,
• Abstract要約: QuaSIDは、選択的に修飾された競合ペアによって衝突修飾されたSIDを学習し、衝突重大度による反発強度をスケールするエンドツーエンドフレームワークである。 公開ベンチマークと産業データの実験は、QuaSIDを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.395492499196063
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic IDs (SIDs) are compact discrete representations derived from multimodal item features, serving as a unified abstraction for ID-based and generative recommendation. However, learning high-quality SIDs remains challenging due to two issues. (1) Collision problem: the quantized token space is prone to collisions, in which semantically distinct items are assigned identical or overly similar SID compositions, resulting in semantic entanglement. (2) Collision-signal heterogeneity: collisions are not uniformly harmful. Some reflect genuine conflicts between semantically unrelated items, while others stem from benign redundancy or systematic data effects. To address these challenges, we propose Qualification-Aware Semantic ID Learning (QuaSID), an end-to-end framework that learns collision-qualified SIDs by selectively repelling qualified conflict pairs and scaling the repulsion strength by collision severity. QuaSID consists of two mechanisms: Hamming-guided Margin Repulsion, which translates low-Hamming SID overlaps into explicit, severity-scaled geometric constraints on the encoder space; and Conflict-Aware Valid Pair Masking, which masks protocol-induced benign overlaps to denoise repulsion supervision. In addition, QuaSID incorporates a dual-tower contrastive objective to inject collaborative signals into tokenization. Experiments on public benchmarks and industrial data validate QuaSID. On public datasets, QuaSID consistently outperforms strong baselines, improving top-K ranking quality by 5.9% over the best baseline while increasing SID composition diversity. In an online A/B test on Kuaishou e-commerce with a 5% traffic split, QuaSID increases ranking GMV-S2 by 2.38% and improves completed orders on cold-start retrieval by up to 6.42%. Finally, we show that the proposed repulsion loss is plug-and-play and enhances a range of SID learning frameworks across datasets.
• Abstract（参考訳）: セマンティックID(SID)は、多モーダルアイテムの特徴から派生したコンパクトな離散表現であり、IDベースおよび生成的レコメンデーションの統一的な抽象化として機能する。 しかし,2つの問題により,高品質なSIDの学習は依然として困難である。 1)衝突問題: 量子化トークン空間は、意味的に異なる項目が同一または過度に類似したSID組成に割り当てられ、意味的絡み合いをもたらす衝突を起こしやすい。 2)衝突信号の不均一性:衝突は均一に有害ではない。 意味的に無関係な項目間の真の矛盾を反映するものもあれば、良質な冗長性や体系的なデータ効果に由来するものもある。 これらの課題に対処するため、我々は、衝突の深刻度によって、適度な競合対を選択的に取り除き、反発強度をスケールすることで、衝突に適したSIDを学習するエンドツーエンドフレームワークQualification-Aware Semantic ID Learning (QuaSID)を提案する。 QuaSIDは2つのメカニズムから構成される:ハミング誘導マージン反発(Hamming-guided Margin Repulsion)は、低ハミングSIDの重なりをエンコーダ空間上の厳密なスケールの幾何的制約に翻訳する。 さらに、QuaSIDは、コラボレーティブな信号をトークン化に注入する、双方向のコントラスト目的を組み込んでいる。 公開ベンチマークと産業データの実験は、QuaSIDを検証する。 パブリックデータセットでは、QuaSIDは強いベースラインを一貫して上回り、最高のベースラインよりもトップKランキング品質を5.9%向上させ、SID組成の多様性を高めている。 クアイシュ州のeコマースにおけるオンラインA/Bテストでは5%のトラフィックが分配され、QuaSIDはGMV-S2ランキングを2.38%引き上げ、コールドスタート検索の注文を最大6.42%改善した。 最後に,提案した反発損失はプラグアンドプレイであり,データセット間のSID学習フレームワークの幅を拡大することを示す。

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