从匹配困境到推理突破：阿里 REG4Rec 激活生成式推荐的个性化潜力

近年来，大语言模型（LLM）在语义理解、内容生成和多步推理方面取得快速进展，推动业界重新审视推荐系统的形态：推荐是否可以不再局限于一次性打分和相似度匹配，而是像人类决策一样，在生成过程中进行多步推理与自我修正，逐步逼近用户的真实意图 … 基于此，「生成式推荐」开始成为一个重要研究方向，尝试将「理解 — 生成 — 推理」融为一体，让推荐过程从静态匹配转变为面向用户意图的动态决策 … 当推理步数进一步增加到 6 步时，REG4Rec 的 Recall@100 开始超越传统检索式方法，这表明，推理增强的生成式推荐不仅在个性化表达与意图理解上具备优势，也在泛化能力与召回效果上超过判别式范式。

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