TRUST: Item-Calibrated Interval Evidence for Temporal Session-Based Recommendation
面向时序会话推荐的物品校准间隔证据
🧭 时序会话推荐 · 物品校准时间感知
揭示相同时间间隔在不同物品上代表不同兴趣强度，提出物品校准的间隔评分函数，即插即用提升时序会话推荐
📌 工作参考价值（4 点）
- 核心trick：不以全局分布看待时间间隔，而是按物品建立各自的间隔分布，用该分布校准当前间隔的“兴趣证据”强度，可迁移到电商用户实时行为序列建模。
- 架构可插拔：提出的评分函数是模型无关的，可嵌入现有基于图或序列的会话推荐模型中，用于邻居采样权重、图传播或兴趣聚合，适合快速实验验证。
- 工程实现：只需预计算每个物品的间隔分布（如均值/std或分位数），在线时计算当前间隔的相对位置，轻量级，适合低延迟推荐场景。
- 业务洞察：电商中不同品类/商品的生命周期和消费节奏差异大，用统一时间衰减或窗口会损失信息，物品校准的思路可推广到其他时间敏感特征（如商品浏览时长、购买周期）。