前段时间看的一篇比较好的生成式推荐的综述，在这里整理一下：

A Survey of Generative Recommendation from a Tri-Decoupled Perspective: Tokenization, Architecture, and Optimization

A Survey of Generative Recommendation from a Tri-Decoupled Perspective: Tokenization, Architecture, and Optimization

https://github.com/Kuaishou-RecModel/Tri-Decoupled-GenRec

趋势图样式可以借鉴，生成式模型大结构图借鉴

这些工作的中心焦点仍然是 LLM 本身，包括 LLM4Rec 和 LLMasRec 范式

第2节介绍了从判别推荐到生成推荐的演变轨迹背景。第3至第5节系统地考察了生成推荐范式的三个核心组成部分：输入标记化、架构设计和优化策略。第6节探讨了在各个工业阶段和场景中的实际应用。第7节识别了当前的挑战，并概述了有前景的未来研究方向。最后，第8节总结了调查的关键见解和对该领域的影响。

生成式推荐任务公式可套用