연구진은 시퀀스 추천 모델의 아이템 표현 품질 부족 문제를 해결하기 위해 GenAIR 프레임워크를 제안했어요. GenAIR는 LLM을 활용해 아이템 메타데이터를 분석하고 이상적인 타겟 고객층의 개념적 프로필인 아키타입을 추론하여 아이템 표현을 생성해요. 실제 사용자 행동을 반영하기 위해 행동 교정 목적을 도입하여 임베딩 공간을 조정하고, 다양한 시퀀스 추천 모델의 성능을 향상시켰어요.