本文探讨了生成式搜索/推荐系统中RQ-SID的“沙漏”瓶颈，指出路径稀疏性和长尾分布导致码本利用率不均。提出优化方案以改善数据分布，提升电商搜索推荐系统的效果与泛化能力。

本文探讨了生成式搜索/推荐系统中RQ-SID的“沙漏”瓶颈，指出路径稀疏性和长尾分布导致码本利用率不均。提出优化方案以改善数据分布，提升电商推荐效果。实验验证了方法的有效性，为未来模型优化奠定基础。

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本文探讨了生成式搜索/推荐系统中残差量化语义标识符（RQ-SID）的“沙漏”瓶颈问题，指出路径稀疏性和长尾分布是主要原因，并提出优化方案以改善码本学习的数据分布。实验结果表明，该方法提升了电商搜索推荐系统的效果和泛化能力。

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