GRID

用语义ID生成式推荐，告别随机ID，冷启动更准

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 133 🐛 待处理 21 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 765
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，本地部署，完全免费。

项目预览

GRID 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队snap-research
GitHubhttps://github.com/snap-research/GRID
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，本地部署，完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型generative-recommenders,large-language-models,recommender-systems,recsys,semantic-id,sequential-recommendation
GitHub 星标★ 765
上线时间2025-06-16 00:00:00
代码更新2025-10-15
仓库体积938 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

GRID 是一个基于生成式推荐与语义 ID 的开源模型项目，由字节跳动团队提出。它解决传统推荐系统中用户和物品 ID 缺乏语义信息、难以泛化的问题。核心能力是将物品的语义特征（如文本、图像）编码为离散的语义 ID，并通过生成式模型直接预测用户下一交互的语义 ID，从而完成推荐。项目提供了完整的训练和推理代码，支持大规模数据处理，并展示了在多个数据集上的效果提升。其创新点在于用语义 ID 替代随机 ID，使推荐模型具备更强的泛化能力和冷启动处理能力。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 765

技术标签

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶 约 45 分钟 部署方式：本地安装 4 步

环境要求

  • NVIDIA GPU 24G+
  • Amazon 评论数据集

安装与启动步骤

  1. 1克隆

    生成式推荐的完整流程实现。

    git clone https://github.com/snap-research/GRID.git
cd GRID

  2. 2装依赖

    Python 与 torch。

    pip install -r requirements.txt

  3. 3先跑语义嵌入

    这是后续聚类与检索的基础。

    python -m src.inference experiment=sem_embeds_inference_flat data_dir=data/amazon_data/beauty

  4. 4跑生成式模型

    TIGER 系方法，需要先训练再推理。

    python -m src.train experiment=tiger_train_flat

如何确认成功

推理输出的推荐列表命中率与论文同量级。

注意事项

  • 数据里只有 beauty/sports/toys 三套，换数据要改配置。
  • 语义 ID 的质量决定上限，别跳过第一步。
  • 生成式推荐的推理成本比传统召回高很多。

核心亮点

  • 语义ID编码让物品特征可泛化，冷启动场景效果显著
  • 生成式框架统一了召回与排序，简化推荐流程
  • 代码结构清晰，附带数据集预处理脚本，复现门槛低

不足之处

  • 依赖预训练语义模型，额外计算开销较大
  • 文档/社区待观察，早期项目示例和教程较少

适用场景

  • 电商商品推荐，利用商品描述生成语义ID提升新品的推荐效果
  • 内容平台（如新闻、视频）的个性化推送，处理冷门内容
  • 大规模召回场景，用生成式模型替代传统双塔结构

替代项目

TDM（Tree-based Deep Model）、JTM（Joint Tree Model）、LightGCN

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