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arXiv 2610.30128 · cs.IR · 2026-10-21

Think Harder Where It Matters: Item-Level Adaptive Recursion for Sequential Recommendation

Zhanshuo Cao, Jiakai Tang, Yuqi Zhou, Sunhao Dai, Jun Xu

机构待核实

在最新榜 #337 本站收录于 2026-10-25

一句话要点

LoopRec 让序列推荐模型按物品分配计算深度:发现多数历史物品浅层就收敛、少数要算到底,固定深度既浪费又拖累效果,于是改为逐物品自适应递归。

LoopRec makes sequential recommenders allocate depth per item, after showing most history items converge shallowly while a few need full depth, so fixed-depth computation both wastes compute and hurts accuracy.

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数据说明

元数据来自 arXiv API(已核实);点赞来自 Hugging Face 每日论文;引用来自 Semantic Scholar。最近刷新 2026-10-26。

要点由本站根据摘要自写,不转载摘要原文,请阅读原文。

数据更新于:最新 AI 论文(北京时间)