推荐系统递归自我改进中的状态保留研究

2026年10月7日，arXiv（Information Retrieval，一手来源）发表论文《Beyond Successor Accuracy：推荐系统递归自我改进中的状态保留》。论文提出推荐系统递归自我改进（Rec-RSI）中的状态保留问题，并引入跨代优势（CGA）指标，用于量化前后代模型之间的互补排序决策。实验显示，跨代配对对GRU4Rec与SASRec有利；FMLP在初期偏好同代配对，第二次更新后转向跨代配对。秩分离统计在12/12首轮与5/6次轮数据集-编码器设置中选出更强家族；留存测试中34/36轨迹胜过直接后继模型。论文代码已开源。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。