論文の概要: UniRec: Bridging the Expressive Gap between Generative and Discriminative Recommendation via Chain-of-Attribute

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.12234v3
• Date: Wed, 22 Apr 2026 02:49:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-23 15:36:10.153435
• Title: UniRec: Bridging the Expressive Gap between Generative and Discriminative Recommendation via Chain-of-Attribute
• Title（参考訳）: UniRec: Chain-of-Attributeによる生成的・差別的勧告間の表現的ギャップのブリッジ
• Abstract要約: Generative Recommendation (GR) reframes search and ranking as autoregressive decoding over Semantic IDs (SIDs) p(y|f,u) によるランクは p(f|y,u) によるランクと同値であり、アイテムの特徴を自己回帰的に分解する。 提案するUniRecとChain-of-Attribute(CoA)は、その中核となるメカニズムである。CoAは、SIDを復号する前に構造化属性トークン:カテゴリ、販売者、ブランドを含む各SIDシーケンスをプレフィックスし、識別モデルが活用するアイテム側の特徴交差を復元する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.89120699793625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative Recommendation (GR) reframes retrieval and ranking as autoregressive decoding over Semantic IDs (SIDs), unifying the multi-stage pipeline into a single model. Yet a fundamental expressive gap persists: discriminative models score items with direct feature access enabling explicit user-item crossing, whereas GR decodes over compact SID tokens without item-side signal. We formalize this via Bayes' theorem: ranking by p(y|f,u) is equivalent to ranking by p(f|y,u), which factorizes autoregressively over item features, showing that a generative model with full feature access matches its discriminative counterpart, with any practical gap stemming solely from incomplete feature coverage. We propose UniRec with Chain-of-Attribute (CoA) as its core mechanism. CoA prefixes each SID sequence with structured attribute tokens:category, seller, brand, before decoding the SID, recovering the item-side feature crossing that discriminative models exploit. Since items sharing identical attributes cluster in adjacent SID regions, attribute conditioning yields a measurable per-step entropy reduction H(s_k|s<k,a) < H(s_k|s<k), narrowing the search space and stabilizing beam search. We further address two deployment challenges: Capacity-constrained SID introduces exposure-weighted capacity penalties into residual quantization to suppress token collapse and the Matthew effect; Conditional Decoding Context (CDC) combines Task-Conditioned BOS with hash-based Content Summaries to inject scenario signals at each decoding step. A joint RFT and DPO framework aligns the model with business objectives beyond distribution matching. Experiments show UniRec outperforms the strongest baseline by +22.6% HR@50 overall and +15.5% on high-value orders. Deployed on Shopee's e-commerce platform, online A/B tests confirm significant gains in PVCTR (+5.37%), orders (+4.76%), and GMV (+5.60%).
• Abstract（参考訳）: Generative Recommendation (GR)は、セマンティックID(SID)上での自動回帰デコードとして検索とランキングを再構築し、マルチステージパイプラインを単一モデルに統一する。 差別的モデルは、直接的特徴アクセスでアイテムをスコアし、明示的なユーザイテム交差を可能にし、GRはアイテム側信号なしでコンパクトなSIDトークンをデコードする。 p(y|f,u) によるランク付けは p(f|y,u) によるランク付けと同値であり、アイテムの特徴よりも自己回帰的に分解され、完全な特徴アクセスを持つ生成モデルがその識別的モデルと一致し、不完全特徴カバレッジからのみ生じる実用的なギャップが示される。 We propose UniRec with Chain-of-Attribute (CoA) as its core mechanism。 CoAは、SIDをデコードする前に、構造化された属性トークン:カテゴリ、売り手、ブランドを含む各SIDシーケンスをプレフィックスし、識別モデルが悪用するアイテム側の特徴交差を回復する。 隣接SID領域で同一属性クラスタを共有するため、属性条件付けは、ステップごとのエントロピー低減H(s_k|s<k,a) < H(s_k|s<k) を測定可能とし、探索空間を狭め、ビーム探索を安定化させる。 容量制約付きSIDは、トークンの崩壊を抑制するために残量量子化に露出重み付き容量のペナルティを導入し、また、条件付きデコードコンテキスト(CDC)はタスク定義型BOSとハッシュベースのコンテンツサマリを組み合わせて、各デコードステップでシナリオ信号を注入する。 RFTとDPOの合同フレームワークは、モデルを分散マッチング以上のビジネス目的と整合させる。 実験の結果、UniRecはHR@50全体の+22.6%、高価値オーダーでは+15.5%で最強のベースラインを上回った。 Shopeeのeコマースプラットフォーム上に展開されたオンラインA/Bテストは、PVCTR(+5.37%)、注文(+4.76%)、GMV(+5.60%)の大幅な増加を確認している。

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