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DOS：双流正交 Semantic ID

Fidelity: 核心机制复现。执行协同/语义双流、正交旋转及 residual quantization。

论文信息

项目 内容
论文链接 arXiv 2602.04460
公司/机构 Meituan
首次公开日期 2026-02-04（arXiv v1）
原文开源代码 否：论文未提供官方/作者代码（核查日期：2026-08-09）
Adapter dos
本地复现代码 src/auto_research/reproductions/dos/

原始论文总结

背景与主要改动

普通 Semantic ID 的内容 codebook 与生成任务存在间隙。DOS 以用户行为流和商品语义流共同对齐 codebook，并用可约束的正交旋转把主语义与次语义解耦后逐层量化。

flowchart LR
  U["用户序列流"] --> A["协同对齐"]
  I["商品语义流"] --> A
  A --> O["正交旋转"]
  O --> R["Residual codebooks"]
  R --> G["生成推荐"]

原论文关键图

DOS：双流正交 Semantic ID 原论文 Figure 1

原论文 Figure 1（关键图）：展示原论文提出的核心架构、主要模块及其连接关系。图片来自原论文，版权归原作者所有；点击图片可查看来源。

核心公式

\[ X_{\mathrm{orth}}=XW,\qquad \mathcal L_{\mathrm{orth}}=\lVert W^\top W-I\rVert_F^2,\qquad r_{\ell+1}=r_\ell-e_{c_\ell}. \]

论文离线与线上效果

论文在美团 30% 流量运行一周，收入 +1.15%，并已部署至数亿用户。

本地复现

本地对照口径：基线是未旋转的 content/collaborative ensemble；实验组执行 Procrustes 正交对齐与三层 ORQ，NDCG@10 0.03540→0.03938，相对 +11.26%。

旋转正交误差为 6.67e-15。结果见 metrics/movielens-seed42.json。

auto-research reproduce --paper dos --dataset-dir data --seed 42

复现边界

公开 genre/共现替代美团 LLM item embedding 和生产生成器，不能与论文收入增益直接比较。