論文の概要: Unified Value Alignment for Generative Recommendation in Industrial Advertising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.05803v1
- Date: Thu, 07 May 2026 07:41:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-08 22:27:11.598634
- Title: Unified Value Alignment for Generative Recommendation in Industrial Advertising
- Title（参考訳）: 産業広告における創成勧告のための統一価値アライメント
- Abstract要約: 広告レコメンデーションのための統一価値アライメントフレームワークUniVAを提案する。
まず、SID構築に値関連属性を注入し、値識別アイテム表現を出力する有償SIDトークンを導入します。
次に,教師付き学習とe-CPM対応強化学習を併用した生成型SIDデコーダを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.207100575539453
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative Recommendation (GR) reformulates recommendation as a next-token generation problem and has shown promise in industrial applications. However, extending GR to industrial advertising is non-trivial because the system must optimize not only user interest but also commercial value. Existing GR pipelines remain largely semantics-centric, making it difficult to align value signals across tokenization, decoding, and online serving. To address this issue, we propose UniVA, a Unified Value Alignment framework for advertising recommendation. We first introduce a Commercial SID tokenizer that injects value-related attributes into SID construction, yielding value-discriminative item representations. We then develop a Generation-as-Ranking SID Decoder jointly optimized by supervised learning and eCPM-aware reinforcement learning, which fuses value scores into next-item SID generation to perform generation and ranking in one decoding process. Finally, we design a value-guided personalized beam search that reuses generation-as-ranking logits as online value guidance and applies a personalized trie tree to constrain decoding to request-valid SID paths. Experiments on the Tencent WeChat Channels advertising platform show that UniVA achieves a 37.04\% improvement in offline Hit Rate@100 over the baseline and a 1.5\% GMV lift in online A/B tests.
- Abstract（参考訳）: ジェネレーティブ・レコメンデーション(GR)は、次世代問題としてレコメンデーションを改定し、産業応用において有望であることを示す。
しかし,GRを産業広告に拡張することは,ユーザの興味だけでなく,商業的価値も最適化する必要があるため,簡単ではない。
既存のGRパイプラインはセマンティクス中心であり、トークン化、デコード、オンラインサービス間で価値信号の整合が難しい。
この問題に対処するため,広告レコメンデーションのための統一価値アライメントフレームワークUniVAを提案する。
まず、SID構築に値関連属性を注入し、値識別アイテム表現を出力する有償SIDトークンを導入します。
次に,教師付き学習とeCPM対応強化学習により協調的に最適化されたジェネレーション・アズ・ランキングSIDデコーダを開発した。
最後に、世代別ロジットをオンライン価値ガイダンスとして再利用する価値誘導型パーソナライズされたビームサーチを設計し、デコーディングを要求値のSIDパスに制約するためにパーソナライズされたトリエツリーを適用した。
Tencent WeChat Channelsの広告プラットフォームでの実験によると、UniVAはベースライン上でオフラインのHit Rate@100を37.04倍改善し、オンラインA/Bテストでは1.5倍のGMVリフトを達成した。
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