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LLM生成用户画像的选择性路由门控提升推荐新颖性
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AI 综述
2026-10-01，arXiv Information Retrieval 发表研究，提出在生产推荐管线中按需调用 LLM 生成用户画像，而非统一部署。研究使用电影、电视和体育流数据训练服务时路由门控，仅依据服务时特征将用户分配至协同排序模型或 LLM 画像模型。在 NDCG 损失预算 5% 的约束下，Novelty@10 提升 6.5%，路由覆盖 12.5% 用户，表现优于启发式和随机路由。
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报道时间线
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10月1日
- arXiv · Information RetrievalRouting Between Generative and Collaborative User Profiles: A Serving-Time Gate for Controllable Novelty
研究在生产推荐管线中按需调用 LLM 生成用户画像，而非统一部署。使用电影、电视和体育流数据训练服务时路由门控，仅用服务时特征将用户分配至协同排序模型或 LLM 画像模型，在 NDCG 损失预算 5% 下提升 Novelty@10 6.5%，路由 12.5% 用户，优于启发式和随机路由。
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