論文の概要: SIDScope: A Diagnostic Resource for Semantic-ID Interfaces in Generative Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.18779v1
• Date: Wed, 19 Aug 2026 10:35:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-20 20:13:55.377604
• Title: SIDScope: A Diagnostic Resource for Semantic-ID Interfaces in Generative Recommendation
• Title（参考訳）: SIDScope:ジェネレーティブレコメンデーションにおけるセマンティックIDインタフェースの診断資源
• Abstract要約: SIDScopeは、セマンティックIDマッピング決定のためのソーストレース診断リソースである。 アイテムからコードへのアーティファクトの正規化、証明と結合の検証、プロファイルマッピングの構造の検証、ペア化されたリビジョンの比較、生成されたトレースにおけるパスからイテムの結果の報告などを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.419168310735208
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semantic-ID mappings are reusable interfaces between item tokenizers and generative recommenders, yet released mappings rarely state whether they are coherent, what structure they expose, how generated paths resolve, or what must be revalidated after a refresh. SIDScope is a source-traced diagnostic resource for these decisions. It normalizes item-to-code artifacts, verifies provenance and joins, profiles mapping structure, compares paired revisions, and accounts for path-to-item outcomes in generated traces. Across nine source-traced tokenizer exports from seven families on Amazon and Yelp data - eight executable routes plus one auditable snapshot - SIDScope reveals that interface health is multi-signal rather than scalar. Its central finding is mechanism-conditional: prefix alignment strongly tracks held-out candidate exposure when retrieval consumes SID prefixes, then weakens as scoring becomes prefix-independent. Trained trace accounting exposes a second hidden gap: a valid target path can survive without uniquely retrieving the target item by 1.2-3.0 percentage points. A refresh case establishes a third: repairing the mapping does not by itself restore an inherited generator; model reuse requires a separate handoff check. The package provides frozen evidence summaries, conformance reports, trace labels, table builders, and CPU-only verifiers. It supports decisions about artifact readiness, interface risks, and revalidation before model reuse.
• Abstract（参考訳）: セマンティックIDマッピング(Semantic-ID mapping)は、アイテムトークンライザと生成レコメンデータ間の再利用可能なインターフェースである。 SIDScopeは、これらの決定のためのソーストレースされた診断リソースである。 アイテムからコードへのアーティファクトの正規化、証明と結合の検証、プロファイルマッピングの構造の検証、ペア化されたリビジョンの比較、生成されたトレースにおけるパスからイテムの結果の報告などを行う。 AmazonとYelpのデータ上の7つのファミリー(8つの実行可能ルートと1つの監査可能なスナップショット)から、9つのソーストレーシングトークンがエクスポートされている。SIDScopeは、インターフェースの健全性はスカラーではなく、マルチシグナルであることを明らかにした。 その中心的な発見はメカニズム条件である: プレフィックスアライメントは、検索がSIDプレフィックスを消費すると、ホールトアウト候補の露出を強く追跡し、スコアリングがプレフィックス非依存になるにつれて弱まる。 有効なターゲットパスは、ターゲットアイテムを1.2-3.0のポイントで一意に取得することなく生き残ることができる。 リフレッシュケースは、第3のケースを確立する: マッピングの修復は、それ自体が継承されたジェネレータを復元しない。 このパッケージは、凍結したエビデンス要約、適合レポート、トレースラベル、テーブルビルダー、CPU専用検証を提供する。 モデルの再利用前に、アーティファクトの即応性、インターフェースのリスク、再検証に関する決定をサポートする。

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