論文の概要: OneFeed: A Unified Generative Framework for Feed ContentEnhancement and Query Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.07972v1
• Date: Sat, 06 Jun 2026 04:17:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:05.593493
• Title: OneFeed: A Unified Generative Framework for Feed ContentEnhancement and Query Generation
• Title（参考訳）: OneFeed: フィードコンテンツエンハンスメントとクエリ生成のための統一された生成フレームワーク
• Authors: Guo Xun,
• Abstract要約: フィードコンテンツ拡張とクエリ生成をモデリングする統合生成フレームワークであるOneFeedを提案する。 OneFeedは異種ユーザの振る舞いシーケンスを共有行動エンコーダでエンコードする。 本稿では,レコメンデーションコンテンツと検索クエリ間のセマンティックなギャップを埋めるために,aSID-Queryアライメントの目的を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern feed recommendation and search systems are deeply connected in user behavior butare usually modeled by separate architectures. Feed recommendation mainly captures implicitinterests from browsing interactions, while search systems rely on explicit user queries to retrieveintent-matched content. This separation causes fragmented user understanding and missedopportunities for using feed interactions to improve query generation and using generated queriesto enhance feed candidate retrieval.In this paper, we propose OneFeed, a unified generative framework for jointly modelingfeed content enhancement and query generation. OneFeed encodes heterogeneous user behaviorsequences with a shared behavior encoder and employs two generative heads: a Feed SemanticID Generator that produces content semantic IDs for recommendation retrieval, and an IntentQuery Generator that produces natural-language queries for search-based candidate expansion.To bridge the semantic gap between recommendation content and search queries, we introduce aSID-Query alignment objective that learns a shared semantic space for content semantic IDs andquery representations. We further design a closed-loop self-enhancement paradigm that leveragesimplicit user feedback from generated content and search-retrieved results to improve bothgeneration tasks. We provide a detailed experimental protocol using public recommendationdatasets with weakly supervised query construction, define a comprehensive set of evaluationmetrics, report expected performance estimates grounded in known baseline values, and validatethe executability of the proposed pipeline through a minimal local prototype. OneFeed providesa practical and extensible direction for unifying search and recommendation through generativemodeling.
• Abstract（参考訳）: 現代のフィードレコメンデーションと検索システムはユーザー行動に深く結びついているが、通常は別のアーキテクチャでモデル化されている。 フィードレコメンデーションは、主にブラウジングインタラクションから暗黙の関心を捉え、検索システムは、検索されたコンテンツに対して明示的なユーザクエリに依存する。 この分離により、フィードインタラクションを用いたクエリ生成の改善と、フィード候補検索を改善するために生成されたクエリを用いた、断片化されたユーザ理解と欠落機会が生じ、フィードコンテンツ拡張とクエリ生成を融合した生成フレームワークであるOneFeedが提案される。 OneFeedは、共有行動エンコーダで異種ユーザ行動シーケンスを符号化し、リコメンデーション検索のためのコンテンツセマンティックIDを生成するフィードセマンティックIDジェネレータと、検索ベースの候補拡張のための自然言語クエリを生成するIntentQueryジェネレータの2つのジェネレーションヘッドを用いる。 さらに、生成したコンテンツからのユーザフィードバックと検索結果の簡易化を利用して、両方の生成タスクを改善するクローズドループ・セルフエンハンスメント・パラダイムを設計する。 本稿では,教師付きクエリ構築の弱い公開レコメンデーションデータセットを用いた詳細な実験プロトコルを提供し,評価基準の包括的なセットを定義し,既知のベースライン値に基づいて予測される性能評価を報告し,最小限のローカルプロトタイプによるパイプラインの実行可能性を検証する。 OneFeedは、ジェネレーティブモデリングを通じて検索とレコメンデーションを統合するための実用的で拡張可能な方向を提供する。

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