論文の概要: RCLRec: Reverse Curriculum Learning for Modeling Sparse Conversions in Generative Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.28124v1
• Date: Mon, 30 Mar 2026 07:41:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:45.28194
• Title: RCLRec: Reverse Curriculum Learning for Modeling Sparse Conversions in Generative Recommendation
• Title（参考訳）: RCLRec:ジェネレーティブレコメンデーションにおけるスパース変換のモデリングのための逆カリキュラム学習
• Abstract要約: スパース変換管理のための学習ベースGRフレームワークであるRCLRecを提案する。 RCLRecは、変換関連項目のサブシーケンスを履歴から逆の形で選択することで、短いカリキュラムを構築する。 オフラインデータセットの実験とオンラインA/Bテストは、RCLRecが優れたパフォーマンスを実現していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.773822552103335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conversion objectives in large-scale recommender systems are sparse, making them difficult to optimize. Generative recommendation (GR) partially alleviates data sparsity by organizing multi-type behaviors into a unified token sequence with shared representations, but conversion signals remain insufficiently modeled. While recent behavior-aware GR models encode behavior types and employ behavior-aware attention to highlight decision-related intermediate behaviors, they still rely on standard attention over the full history and provide no additional supervision for conversions, leaving conversion sparsity largely unresolved. To address these challenges, we propose RCLRec, a reverse curriculum learning-based GR framework for sparse conversion supervision. For each conversion target, RCLRec constructs a short curriculum by selecting a subsequence of conversion-related items from the history in reverse. Their semantic tokens are fed to the decoder as a prefix, together with the target conversion tokens, under a joint generation objective. This design provides additional instance-specific intermediate supervision, alleviating conversion sparsity and focusing the model on the user's critical decision process. We further introduce a curriculum quality-aware loss to ensure that the selected curricula are informative for conversion prediction. Experiments on offline datasets and an online A/B test show that RCLRec achieves superior performance, with +2.09% advertising revenue and +1.86% orders in online deployment.
• Abstract（参考訳）: 大規模レコメンデータシステムにおける変換対象は少ないため、最適化が困難である。 生成的レコメンデーション(GR)は、複数のタイプの振る舞いを共有表現を持つ統一トークンシーケンスにまとめることで、データの疎結合を部分的に緩和するが、変換信号は十分にモデル化されていない。 最近の行動認識モデルGRは、行動タイプを符号化し、行動認識の注意を駆使して決定に関連する中間行動を強調するが、それでも完全な歴史に対する標準的な注意を頼りにせず、変換の監督も行わず、変換の空間性はほとんど未解決のままである。 これらの課題に対処するため、スパース変換管理のためのリバースカリキュラムラーニングベースのGRフレームワークであるRCLRecを提案する。 各変換対象に対して、RCLRecは、変換関連項目のサブシーケンスを、その履歴から逆に選択することで、短いカリキュラムを構築する。 それらの意味トークンは、共同生成目標の下で、ターゲット変換トークンとともにプレフィックスとしてデコーダに供給される。 この設計は、追加のインスタンス固有の中間監視を提供し、変換空間を緩和し、モデルのユーザの決定プロセスにフォーカスする。 さらに,カリキュラムの品質を意識した損失を導入して,選択したカリキュラムが変換予測に有用であることを確かめる。 オフラインデータセットの実験とオンラインのA/Bテストによると、RCLRecは広告収入+2.09%、オンラインデプロイメント+1.86%という優れたパフォーマンスを実現している。

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