Tech Meridian ← К СУЩНОСТЯМ
PROМОЙ MERIDIAN EN

ТЕМА · ENTITY #5478

sequential recommendation

Хронология связанных событий, источники и контекст из новостной базы.

ХРОНОЛОГИЯ СОБЫТИЙ

2

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · arXiv cs.AI

T-RoPE: временно-чувствительное вращательное позиционное кодирование для рекомендательных систем

В статье arXiv:2609.30576v1 предложен T-RoPE — временно-чувствительное расширение Rotary Position Embedding (RoPE) для Transformer-рекомендателей, заменяющее индексо-ориентированные вращения на углы по временным меткам, обучаемые временные коэффициенты, мультишкальные частотные банки, сдвиг выравнивания запросов и нестандартную ротацию ключей. Авторы доказывают, что стандартный RoPE инвариантен к сдвигу во времени, показывают лучшие результаты на пяти бенчмарках (например, +78–130% HR@10 на PixelRec; +8–12% на Amazon Books), значительные улучшения на промышленном датасете с >6B взаимодействий (+13–82%) и небольшие положительные онлайн-показатели в приложении Shop (+0.33% конверсии, +0.63% заказов); также описаны практичные алгоритмы с линейной дополнительной стоимостью.

8.0

MODELS · 1 ИСТОЧН. · arXiv cs.AI

DSRec: модель с двойными интересами и кросс-SSM для последовательных рекомендаций

В статье arXiv:2609.21548v1 предложена DSRec — архитектура с двойными интересами и кросс-SSM, которая разделяет долгосрочные и краткосрочные роли товаров: долгосрочные интересы кодируются и обрабатываются полносеквенным SSM Mamba, краткосрочные — временем-модулируемым SSM, а резидуальная кросс-фузия согласует ветви; эксперименты на публичных бенчмарках показывают улучшение по сравнению с предшественниками.

5.0