LoopRec：面向序列推荐的条目级自适应递归推理

论文提出 LoopRec，将序列推荐中的固定计算深度改为条目级自适应递归。该方法用单个权重共享块递归处理，在每个递归边界由轻量门控对每个条目独立做出退出或继续的二元决策，无需辅助深度标签。在公共基准和四类骨干架构上的实验显示 LoopRec 持续优于同等预算的固定深度方法，且学到的分配与 oracle 分析一致：低频条目和更近的交互获得更深计算。