概念Semantic ID / semantic ID
语义ID
在生成式推荐中把离散物品映射为token序列的表示方式，通常由RQ-VAE、残差量化或分层聚类等量化方法生成。每一级码本对应一个粒度层级，前几位编码粗粒度类别，后几位编码细粒度差异，使物品预测转化为序列生成问题。
时间轴 (近 90 天)
10月14日
现有生成式推荐方法大多只使用标准的因果交叉熵目标来优化语义ID预测，忽略了语义ID本身的层级结构。
待验证50%
10月14日
标准因果交叉熵对序列中每个位置的token一视同仁，不区分token处于哪一级语义ID层级，将本可分解为树状结构的预测任务压扁为彼此独立的分类问题。
待验证50%
10月14日
语义ID的质量直接决定了生成式推荐的上限，因为它既是输入表示，也是生成目标。
待验证50%
10月14日
生成式推荐的核心思路是把物品编码成语义ID，再用自回归方式逐层生成这些ID。
待验证50%