論文の概要: OneFeed: A Unified Generative Framework for Feed Content Enhancement and Query Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.07972v2
- Date: Sun, 14 Jun 2026 08:16:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-16 18:36:04.797203
- Title: OneFeed: A Unified Generative Framework for Feed Content Enhancement and Query Generation
- Title（参考訳）: OneFeed: フィードコンテンツの強化とクエリ生成のための統一された生成フレームワーク
- Abstract要約: OneFeedは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ための統合生成フレームワークである。
OneFeedは異種ユーザ行動シーケンスを共有振る舞いエンコーダでエンコードする。
OneFeedはコンテンツセマンティックIDとクエリ表現のための共有セマンティックスペースを学習する。
- 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 but are usually modeled by separate architectures. Feed recommendation mainly captures implicit interests from browsing interactions, while search systems rely on explicit user queries to retrieve intent-matched content. This separation causes fragmented user understanding and missed opportunities for using feed interactions to improve query generation and using generated queries to enhance feed candidate retrieval. In this paper, we propose OneFeed, a unified generative framework for jointly modeling feed content enhancement and query generation. OneFeed encodes heterogeneous user behavior sequences with a shared behavior encoder and employs two generative heads: a Feed Semantic ID Generator that produces content semantic IDs for recommendation retrieval, and an Intent Query Generator that produces natural-language queries for search-based candidate expansion. To bridge the semantic gap between recommendation content and search queries, we introduce a SID-Query alignment objective that learns a shared semantic space for content semantic IDs and query representations. We further design a closed-loop self-enhancement paradigm that leverages implicit user feedback from generated content and search-retrieved results to improve both generation tasks. We report measured offline replay results on public datasets (MovieLens-1M and Amazon Reviews) under a torch-free prototype, alongside a detailed experimental protocol, a comprehensive set of evaluation metrics, and an analysis of where the unified framework helps and where gains await learned semantic IDs and query generators. OneFeed provides a practical and extensible direction for unifying search and recommendation through generative modeling.
- 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の暗黙の関心を捉え、検索システムは意図にマッチしたコンテンツを取得するために明示的なユーザークエリに依存する。
この分離により、断片化されたユーザ理解と、フィードインタラクションを使用してクエリ生成を改善し、生成されたクエリを使用してフィード候補検索を強化する機会が欠落する。
本稿では,フィードコンテンツ拡張とクエリ生成を共同でモデル化する統合生成フレームワークであるOneFeedを提案する。
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エンコードし、2つの生成ヘッドを使用する: 推薦検索用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インテントクエリジェネレータである。
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ギャップを埋めるために,コンテンツセマンティックIDとクエリ表現のための共有セマンティック空間を学習するSID-Queryアライメントの目的を導入する。
さらに、生成したコンテンツからの暗黙的なユーザフィードバックと検索結果を利用して、両方の生成タスクを改善するクローズドループ自己改善パラダイムを設計する。
我々は、詳細な実験プロトコル、総合的な評価指標、そして統一されたフレームワークがどの場所に役立つのか、学習したセマンティックIDとクエリジェネレータがどこから来るのかの分析とともに、トーチフリーのプロトタイプの下で、パブリックデータセット(MovieLens-1MとAmazon Reviews)のオフライン再生結果を報告した。
OneFeedは、生成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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