Two-Sided State-Space Models for Sequential Recommendation with Non-Random Multimodal Review Feedback
双边状态空间模型：非随机多模态评论反馈的序列推荐
🧭 双边状态空间序列推荐 · 非随机多模态反馈 ★ 深度解读
Emory University
提出 TS-SSM，同时更新用户与物品状态，利用模态缺失模式与正负反馈不对称衰减，Recall@20 平均提升 14.8%–18.8%
📌 工作参考价值（4 点）
- 将「是否传图、文本长度偏差、评分偏差」作为模态可用性/历史偏差特征，而不是简单缺失掩码：电商推评中可构造类似 δU, δI 的特征，提升对异常满意/不满意的捕捉；即使只有评论文本，text-length deviation 也有效。
- 物品侧维护动态 latent state + 正负反馈不对称衰减：比静态 item embedding 更贴近商品口碑演化，尤其适用于差评长期影响的商品降权或商家质量分；负反馈 decay 更慢，可作为业务策略参考。
- 局部图传播以最近交互商品为 anchor，向同图邻居传递偏好更新，可低成本迁移到召回后重排或实时特征：差评某商品后提高相似替代品权重。
- 工程上：对非目标候选做最新状态 + 时间对齐 gate，避免全量实时更新；辅助预测 drift/carryover/conflict proxies 帮助状态解耦，可在排序模型训练中借鉴。