混合分词与串并行解码：GenCDSR提升跨域序列推荐效率
跨域序列推荐（CDSR）旨在建模用户在多个领域间的动态兴趣迁移和序列模式。随着生成式推荐（GR）的兴起，模型通过学习物品语义标识符（SIDs）并将推荐视为自回归生成任务，取得了显著进展。然而，现有方法在分词阶段忽视了跨域的协同相关性，且在生成阶段采用低效的解码策略（如束搜索），阻碍了实时部署。为克服这些局限，研究者提出GenCDSR框架，通过跨域混合分词机制和串并行解码策略，在保持生成一致性的同时大幅降低推理延迟。在三个公开数据集上的实验表明，GenCDSR相比最先进基线，平均准确率提升1.5%，平均推理延迟降低85.1%。该研究已被RecSys 2026接收，代码和数据集已公开。
跨域协同：混合分词机制
GenCDSR的核心创新之一是跨域混合分词机制，采用多塔架构，通过分层共享-特定码本和细粒度码本，同时捕捉跨域共性和领域特定差异。这一设计解决了现有方法在分词时忽略跨域协同相关性的问题，使得生成的SIDs能更全面地反映用户跨域行为模式。
效率提升：串并行解码策略
针对生成效率瓶颈，GenCDSR开发了跨域串并行解码策略，利用分层SID结构实现部分并行化生成。该策略在保证生成一致性的前提下，显著减少了推理时间，为实时推荐系统提供了可能。实验结果显示，推理延迟平均降低85.1%，这一突破对于实际部署至关重要。
实验验证与开源贡献
研究团队在三个公开数据集上进行了广泛实验，验证了GenCDSR的有效性和高效性。与现有最先进方法相比，GenCDSR在准确率上平均提升1.5%，同时推理速度大幅提升。此外，研究团队公开了实现代码和数据集，以便其他研究者复现和进一步探索，促进该领域的发展。
总结
GenCDSR通过混合分词和串并行解码，有效解决了跨域序列推荐中的两大关键问题，为生成式推荐在跨域场景下的实时应用铺平了道路。随着推荐系统对实时性和个性化要求的不断提高，这一研究提供了重要的技术思路和实用方案。
