Don't Rewrite the SID Map: Topology Preservation for Generative Retrieval in Dynamic E-Commerce Search
别重写 SID 映射：动态电商搜索生成式检索的拓扑保持
🧭 生成式检索 · SID 拓扑保持 ★ 深度解读
Taobao & Tmall Group of Alibaba · Nankai University · University of Science and Technology of China
系统量化 SID 重映射损害，提出冻结旧 SID/插入新物品/热启动的拓扑保持更新原则，线上 GMV +1.16%
📌 工作参考价值（4 点）
- 生产级生成式检索更新 SID 映射时，优先冻结旧 item 的 SID，新 item 按业务价值插入；避免整体重映射。该方法在 TmallAPP 7 天热启动更新 + 每日插入新 SID 的线上方案中带来 UCTCVR +0.29%、GMV +1.16%。
- 离线评估必须同时看窄 beam 和宽 beam：宽 beam 会掩盖语义漂移。文中映射刷新在 HR@1000 仅掉 8.33-10.85%，但 HR@1 掉 41.78-62.05%。如果线上 serving 用窄 beam，宽 beam 离线指标会给出虚假安全感。
- warm-start 直接 fine-tune 旧 checkpoint 即可，不要做 model soup / weight interpolation。Frozen warm-start 对旧 item HR@1 提升约 10%，新 item HR@1 提升约 109%；而权重混合同等或更差。若没有算力做 warm-start，宁可不训练继续冻结旧 SID，也不要重映射后微调。
- 电商大 item 量级下，hybrid collision-aware SID 设计可控：头部 top-100 唯一 token，尾部共享 bucket，比 full-sparse 略优且更省码本；可作为生成式检索落地的工程选择。