【CIKM2025教程】迈向大规模生成式推荐：一种基于 Tokenization 的视角，259页slides

CIKM2025于2025年11月10日至14日在韩国首尔京畿道会议中心举办。2025年会议共收到1627篇长文投稿，录用443篇，录用率为27%。

大型生成模型的兴起正在重塑推荐系统的研究与应用格局。在构建此类模型的过程中，最基础的组成部分之一是动作 Tokenization（行动离散化），即将人类可读的数据（例如用户—物品交互）转换为机器可读的格式（例如离散的 Token 序列）的过程。在本教程中，我们对现有的动作 Tokenization 技术进行了系统性的梳理，将行为转换为：（1）物品 ID、（2）文本描述，以及（3）语义 ID，并探讨这些技术与大规模生成式推荐模型的发展之间的关系。随后，我们从动作 Tokenization 的角度对其面临的挑战、开放问题以及潜在的未来研究方向进行了深入讨论，旨在为下一代推荐系统的设计提供启发。 https://large-genrec.github.io/cikm2025.html