RouteRec: Behavior-Guided Sparse Routing for Sequential Recommendation
行为引导稀疏路由的序列推荐
🧭 行为引导的MoE序列推荐 ★ 深度解读
Korea Advanced Institute of Science and Technology · Seoul National University
用会话行为线索（节奏/主题/记忆/流行度）引导MoE稀疏路由，让不同行为模式的会话走不同计算路径
📌 工作参考价值（4 点）
- 电商/广告序列推荐中，可以用日志侧特征构造行为线索作为MoE路由信号：从timestamp算interaction tempo，从类目标签算focus/switch rate，从item id算repeat/carryover，从训练集频次算popularity tendency；这些信号在预测前可算，且比纯hidden state更能反映会话行为差异。
- 分层稀疏路由值得借鉴：先由行为线索选 top-k 专家组（如tempo/focus/memory/popularity各组），再在组内结合当前hidden state选专家；组选择保持行为语义，组内选择保留位置级适应。
- 训练时不要用load balancing，改用route consistency + z-loss：前者让相似行为session的路由分布接近，后者压制路由logit过大；论文显示load balancing会伤害行为依赖分配。
- 多尺度路由（macro/mid/micro）对电商session有效：跨历史、当前会话、最近局部窗口分别聚合线索，macro/mid共享、micro随位置重算；若缺少类目或时间特征，可退化为sequence-only线索，仍能保持竞争力。