LESSRec：仅检索目标语义层级的历史 token，提升语义 ID 推荐效果

LESSRec 提出语义 ID 推荐中的历史建模改进，仅对目标语义层级的历史 token 进行注意力检索，以减少其他层级的干扰。该方法按语义层级编码历史 token，并通过两个 cross-attention 分支融合层级历史与物品级语义序列。LESSRec+ 使用多个独立编码器，在总参数量不变的前提下降低编码计算，并在三个公开数据集、三种 tokenizer 上验证了有效性。