T-RoPE：面向序列推荐的时间感知旋转位置编码
原文标题：T-RoPE: Time-Aware Rotary Position Embedding for Sequential Recommendation
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论文指出标准 RoPE 在推荐场景仅编码交互顺序，无法反映时间间隔与周期，提出 T-RoPE 以时间戳角度、可学习时间系数、多尺度频率库与非平稳键旋转替代纯索引旋转。在五个公开基准上全面领先，稀疏 PixelRec 的 HR@10 提升 78–130%；在超 60 亿交互的工业数据集上各项指标提升 13–82%，线上 A/B 转化率提升 0.33%。
- 问题
- 推荐场景沿用文本 RoPE，只编码交互顺序，丢失时间间隔与周期信息。
- 方法
- 以时间戳角度、可学习时间系数、多尺度频率库与非平稳键旋转替代纯索引旋转，并证明其打破时间平移不变性。
- 结果
- 五个公开基准全指标最优，PixelRec HR@10 提升 78–130%；60 亿交互工业集提升 13–82%，线上 A/B 转化率 +0.33%。
- 影响
- 生成式推荐排序升级的低改造成本方案，RoPE 接口不变即可替换。
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T-RoPE用时间戳角度替代纯索引旋转，工业级60亿交互数据集上各项指标提升13–82%，线上A/B转化率提升0.33%。
- •指出标准RoPE在推荐中只编码交互顺序，无法反映时间间隔、跨尺度行为周期与日历相位
- •证明标准RoPE即便作用于时间戳仍保持时间平移不变性，无法区分季节上下文；T-RoPE打破该不变性并保留RoPE接口
- •五个公开基准上每个数据集每个指标均最优：稀疏PixelRec的HR@10提升78–130%，Amazon Books各指标提升8–12%
- •超60亿交互工业电商数据集上，相对HSTU+Time RAB骨干各项指标提升13–82%
- •消融显示最大增益来自多尺度频率（NDCG@50 +56%）与非平稳键旋转；线上A/B转化率提升0.33%
为什么重要：位置编码这一被从文本直接搬来的设计在推荐场景存在结构性缺陷，T-RoPE给出了有线上A/B验证的替换方案。
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