DSRec：多粒度SSM双兴趣序列推荐
原文标题：Dual-Interest Sequential Product Recommendation With Multi-Granular SSM
重要度 2/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
论文提出DSRec，一种双兴趣交叉SSM模型，显式解耦物品在长期与短期语义上下文中的不同角色，解决物品多义性问题。长期兴趣用全序列Mamba建模，短期兴趣用时间调制SSM根据点击间隔动态调整状态演化，并通过残差交叉融合实现跨粒度对齐。公开基准实验显示DSRec优于现有最先进方法。
- 问题
- 序列推荐中同一物品在不同用户上下文扮演不同语义角色，现有SSM方法用单一静态表示，忽略物品多义性。
- 方法
- 双兴趣交叉SSM：长期用全序列Mamba，短期用按点击间隔调制状态演化的SSM，再以残差交叉融合对齐两个粒度。
- 结果
- 公开基准上优于现有最先进方法（未给出具体数值）。
- 影响
- 为推荐系统提供比Transformer更省算力的长序列建模方案，且能区分同一物品的长期偏好与即时意图，适合落地在成本敏感的推荐场景。
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