Bezier-Guided Adaptive Flow for Cross-domain Sequential Recommendation
贝塞尔引导自适应流用于跨域序列推荐
🧭 跨域序列推荐 · 贝塞尔流
Anhui University, China
提出 BGAFlow，结合 LLM 共享语义空间与个性化 horizon，用条件贝塞尔曲线和残差流实现跨域兴趣状态自适应迁移
📌 工作参考价值（4 点）
- 跨域迁移不要用全局对齐，可按用户兴趣重叠度估计个性化 horizon 控制迁移强度；电商跨场景（短视频→货架、直播→商城）可借鉴，避免向低重叠用户注入无关表征。
- 用 LLM 推断用户画像来辅助双域共享语义空间预训练，适合冷启动和少行为用户；工程上可把 LLM 画像向量作为跨域 embedding 初始化的辅助特征。
- 贝塞尔曲线 + 残差流提供了一种可学习的平滑轨迹约束，可尝试把用户多会话兴趣漂移建模为带控制点的状态演化路径，而不是离散的状态转移。
- 轨迹正则化能抑制跨域学习中的噪声和突变，在多域推荐/多任务学习中可作为稳定的域间表示约束。