论文 PRISM 提出用户历史中的个性化物品表示

Renzhi Wu 等论文作者发布论文 PRISM（arXiv:2610.39175），提出在用户历史中生成个性化物品表示，使同一物品的 embedding 体现与具体用户的关系。方法上复用上游排序计算，将 user tower、user-item tower 及同请求候选混合的各层状态经自编码器压缩为每个打分对的单一 embedding。 论文报告的线下评估结果为：在一个十亿级规模的推荐界面 Surface 1 上，下游归一化熵平均变化为 -0.15%。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。