SPADE: Spatiotemporal Preference Alignment and Diversity Enhancement for Local Search
SPADE：面向本地搜索的时空偏好对齐与多样性增强框架
🧭 生成式 Query 推荐 · 本地搜索时空建模 ★ 深度解读
Meituan · Independent
联合优化词表、时空编码、DPO 对齐与解码多样性，显著提升本地生活 query 推荐
📌 工作参考价值（4 点）
- OA-BPE 可直接迁移到生成式 item/Semantic ID/query 模型：用 CTR、CVR、曝光归一化作为 BPE merge 权重，替代纯频次统计，给高价值长尾实体更短 token 化，训练前就注入业务先验，几乎无额外成本。
- STAR 的连续多尺度正弦编码 + 零初始化软门控注入，适合需要 GPS/时段信号的 LLM 推荐或 Agent 工具调用；比离散 city/geohash token 更细粒度，且不破坏预训练表示。
- MARS-DPO 是低成本生产对齐方案：直接复用线上 impression-click 列表构造偏好对，复合 reward 融合 rank/LLM 可执行性/距离，自适应选 hard negative，再加 SFT anchor 和分反馈权重，能避免 DPO 概率坍塌。
- SDBS 做 top-K 多样性比 Diverse Beam Search 更稳：只给低 rank beam 加 sigmoid bonus，top beam 不动，复杂度 O(B)，几乎不掉 HR；适合短候选 slate 需要去重又保召回的场景。