PRISM: Personalized Item Representations in User History
用户历史中的个性化物品表示 PRISM
🧭 序列推荐 · 个性化历史表示 ★ 深度解读
Meta MRS · Facebook Discovery
复用上游排序计算，为每个用户-物品对生成个性化历史嵌入，提升下游序列推荐质量
📌 工作参考价值（4 点）
- 复用上游排序器中间状态：不需要为历史序列单独训练一个 user-item 模型，而是从现成的 ranker 中提取 user tower、user-item tower 和 session mixing 的隐藏层，用 autoencoder 压缩成一个固定维度的 event embedding。这样可以把昂贵的个性化计算摊销到上游推理，下游只读取轻量向量。
- 多层状态联合压缩：将 user 状态、pair 状态、同请求候选混合状态的所有层 concatenate 后做归一化，再用一个带重构损失的 autoencoder 压缩到 128 维。注意对每一部分做 per-part normalization 控制尺度，并用 softsign 限制输出范围；重构损失只更新 encoder/decoder，不干扰主任务。这比只取最后一层或简单 pooling 信息更丰富。
- 个性化历史长度存在幂律收益：实验测得 NE 提升随历史长度 L 呈 ~L^0.468 增长，说明保留更多个性化事件是有持续收益的，但边际递减。业务上可以据此做 ROI 分析，选择合适的历史长度与存储成本。
- 工程落地细节：导出的 embedding 采用 INT8 量化，附带时间戳和生成器版本，下游通过版本化投影矩阵读取，兼容模型迭代。这种版本管理对线上推荐系统很实用，避免旧 embedding 失效。