論文の概要: From Local Indices to Global Identifiers: Generative Reranking for Recommender Systems via Global Action Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.25291v1
• Date: Tue, 28 Apr 2026 06:57:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-29 16:49:17.743902
• Title: From Local Indices to Global Identifiers: Generative Reranking for Recommender Systems via Global Action Space
• Title（参考訳）: 地域指標からグローバル識別子へ:グローバルアクション空間によるレコメンダシステムの生成
• Abstract要約: GloRankは、ローカルインデックスの選択からグローバル識別子の生成に移行する、ジェネレーティブなフレームワークである。 我々はGloRankが最先端のベースラインを一貫して上回り、コールドスタートシナリオにおいて優れたロバスト性を実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.72071213515985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In modern recommender systems, list-wise reranking serves as a critical phase within the multi-stage pipeline, finalizing the exposed item sequence and directly impacting user satisfaction by modeling complex intra-list item dependencies. Existing methods typically formulate this task as selecting indices from the local input list. However, this approach suffers from a semantically inconsistent action space: the same output neuron (logits) represents different items across different samples, preventing the model from establishing a stable, intrinsic understanding of the items. To address this, we propose GloRank (Global Action Space Ranker), a generative framework that shifts reranking from selecting local indices to generating global identifiers. Specifically, we represent items as sequences of discrete tokens and reformulate reranking as a token generation task. This design effectively decouples the scoring mechanism from the variable input order, ensuring that items are evaluated against a consistent global standard. We further enhance this with a two-stage optimization pipeline: a supervised pre-training phase to initialize the model with high-quality demonstrations, followed by a reinforcement learning-based post-training phase to directly maximize list-wise utility. Extensive experiments on two public benchmarks and a large-scale industrial dataset, coupled with online A/B tests, demonstrate that GloRank consistently outperforms state-of-the-art baselines and achieves superior robustness in cold-start scenarios.
• Abstract（参考訳）: 現代のレコメンデータシステムでは、リストの更新は多段階パイプラインにおける重要なフェーズとして機能し、露出したアイテムシーケンスを確定し、複雑なリスト内のアイテム依存関係をモデル化することで、ユーザの満足度に直接影響を与える。 既存のメソッドは通常、ローカル入力リストからインデックスを選択するようにこのタスクを定式化します。 しかし、このアプローチは意味的に矛盾する行動空間に悩まされ、同じ出力ニューロン(ロジット)は異なるサンプルの異なる項目を表現し、モデルがアイテムの安定的で本質的な理解を確立するのを防ぐ。 これを解決するためにGloRank(Global Action Space Ranker)を提案する。 具体的には、アイテムを離散トークンのシーケンスとして表現し、トークン生成タスクとして再分類する。 この設計は、スコアリング機構を可変入力順序から効果的に分離し、アイテムが一貫したグローバル標準に対して評価されることを保証する。 さらに、高品質な実演でモデルを初期化するための教師付き事前学習フェーズと、リストワイドユーティリティを直接最大化する強化学習ベースの後学習フェーズの2段階最適化パイプラインにより、これをさらに強化する。 2つの公開ベンチマークと大規模産業データセットに関する大規模な実験は、オンラインA/Bテストと合わせて、GloRankが一貫して最先端のベースラインを上回り、コールドスタートシナリオにおいて優れた堅牢性を達成することを実証している。

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