LoopRec：面向序列推荐的条目级自适应递归计算
Think Harder Where It Matters: Item-Level Adaptive Recursion for Sequential Recommendation
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AI 导读
LoopRec 提出条目级自适应递归方法，用单个权重共享块递归处理序列推荐中的每个条目，并在每次递归边界通过轻量门控独立决定退出或继续，将固定全局深度转为逐条目学习到的深度。在四个骨干模型族的公开基准实验中，LoopRec 一致优于同等固定深度的对照版本，且学到的分配呈现可解释模式：低频条目和更近期的交互获得更深计算。
来源：Hugging Face Daily Papers · arxiv.org