# Atomic Intent Reasoning: Bringing LLM Semantics to Industrial Cross-Domain Recommendations
> Ficha editorial pública de Research IA. Estado: Lectura primaria completa. La interpretación editorial no sustituye la fuente primaria.

- Página canónica: https://luiseduardodemiguel.com/research-ia/papers/atomic-intent-reasoning-bringing-llm-semantics-to-industrial-cross-domai
- Fuente primaria: https://doi.org/10.1145/3770855.3818320
- Versión leída: v1
- Fuente comprobada: 2026-08-19 · lectura primaria completa; extracción editorial automatizada, revisión humana pendiente
- Autores: Zhuohang Jiang, Yuxin Chen, Shijie Wang, Haohao Qu, Zhou Jindong, Wenqi Fan, Li Qing, Dongxu Liang, Jun Wang
- Fecha del corte: 9 JUNIO 2026; KDD 2026.
- Área: MODELOS PEQUEÑOS

## Tesis y contexto

AIR usa LLMs offline para construir representaciones de intención de usuario y luego las compone eficientemente online para recomendación cross-domain. Reporta alrededor de 400x aceleración de inferencia y A/B testing real en Kuaishou E-commerce con +3,446% de GMV.

- Problema: Meter LLMs directamente en recomendadores online es demasiado lento, pero su semántica es valiosa.
- Por qué importa: Muestra un patrón estratégico: usar LLMs fuera de línea para crear activos semánticos reutilizables en sistemas de baja latencia.

## Evidencia reportada

- **reported-result**: The experimental results indicate that the proposed \ourname consistently achieves superior recommendation performance across all evaluated Amazon dataset categories. [localizador](https://arxiv.org/html/2606.10357#S5)
- **reported-result**: In both the Movie–Book and Food–Kitchen cross-domain recommendation scenarios, \ourname substantially outperforms all baseline methods with respect to the two key metrics, NDCG@10 and HR@10. [localizador](https://arxiv.org/html/2606.10357#S5)
- **reported-result**: Specifically, in the Movie-Book scenario, our method achieves HR@10 scores of 0.151 (Movie) and 0.215 (Book), representing improvements of 41.31% and 0.65% over the second-best method LLMCDSR, respectively. [localizador](https://arxiv.org/html/2606.10357#S5)
- **reported-result**: The performance gains are even more pronounced in the Food-Kitchen scenario, where HR@10 reaches 0.437 (Food) and 0.452 (Kitchen), surpassing LLMCDSR by 0.78% and 3.07%, respectively. [localizador](https://arxiv.org/html/2606.10357#S5)

## Lectura y límite

- Método: La lectura de 3. Method describe la intervención y su construcción: To operationalize LLM-derived semantic understanding under industrial latency constraints, we design AIR as a decoupled offline-to-online framework that transforms raw cross-domain behaviors into target-relevant intent representations. As illustrated in Figure 2 , the proposed \ourname includes four stages: 1) Atomic Intent Pair Generation for offline semantic grounding; 2) Real-time Unified User Intent Tree Construction for behavior sequence structuring; 3) Target-aware Intent Retrieval for relevance refinement; and 4) MHA-based Intent Extraction for holistic preference fusion, which together enable…
- Límite: La lectura primaria permite comprobar método y resultados en el HTML, pero no convierte sus conclusiones en validación independiente. La ficha no demuestra transferencia fuera de los datasets, modelos, herramientas y condiciones descritos en 5. Experiments.
- Confianza editorial: Media
- Limitación: El cierre de la fuente señala: is a novel LLM-driven framework for cross-domain intent modeling and reasoning-oriented retrieval, specifically designed to address the challenges posed by noisy, massive, and heterogeneous multi-domain user behavior sequences in industrial-scale e-commerce recommendation systems. By jointly integrating user attributes and cross-domain interaction logs, \ourname constructs structured Action-Intent Pairs and dynamically builds a preference-aware, weighted…
- Limitación: La ficha no demuestra transferencia fuera de los datasets, modelos, herramientas y condiciones descritos en 5. Experiments.

## Localizadores de evidencia
- [Fuente primaria · canonical](https://doi.org/10.1145/3770855.3818320): tipo abstract
- [HTML · lectura completa](https://arxiv.org/html/2606.10357): tipo abstract
- [Método · 3. Method](https://arxiv.org/html/2606.10357#S3): tipo section
- [Evaluación · 5. Experiments](https://arxiv.org/html/2606.10357#S5): tipo section
- [Cierre · 6. Conclusion](https://arxiv.org/html/2606.10357#S6): tipo section

## Próxima prueba

- ¿La propuesta mejora e-commerce frente a la línea base actual?
- Métrica: Comparar la métrica principal de la fuente junto con calidad, coste, latencia y tasa de errores.
- Regla de parada: Parar si no aparece una mejora reproducible o si aumenta el riesgo, la complejidad o el coste sin compensación.

## Recursos reproducibles
- [the following issues](https://github.com/arXiv/html_feedback/issues)
- [list of packages that need conversion](https://github.com/brucemiller/LaTeXML/wiki/Porting-LaTeX-packages-for-LaTeXML)
- [developer contributions](https://github.com/brucemiller/LaTeXML/issues)

## Enlaces relacionados

- [Workflow-GYM](https://luiseduardodemiguel.com/research-ia/markdown/papers/workflow-gym-towards-long-horizon-evaluation-of-computer-use-agentic-tas)
- [Minim](https://luiseduardodemiguel.com/research-ia/markdown/papers/minim-privacy-aware-minimal-view-for-agents-via-trusted-local-sanitizati)
- [FactoryLLM](https://luiseduardodemiguel.com/research-ia/markdown/papers/factoryllm-a-safe-and-open-source-ai-playground-for-evaluating-llms-in-s)