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推荐系统递归自我改进中的状态保留研究

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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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LatestOct 7
论文提出Rec-RSI状态保留问题与CGA指标，代码已开源。

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Oct 7, 2026
  1. arXiv · Information Retrieval
    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，用跨代优势（CGA）量化前后代模型间的互补排序决策。跨代配对利好 GRU4Rec 与 SASRec，FMLP 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。代码已开源。

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