MEMOIR: Temporal Behavioral Memory for Recommendation Across the Preference-Drift Spectrum
MEMOIR：面向偏好漂移的时序行为记忆推荐框架
🧭 时序偏好进化建模 · 对比学习 ★ 深度解读
Independent Researcher
用LLM编码时间窗口语义记忆并显式建模偏好进化轨迹，在高低偏好漂移用户上获得排序质量提升
📌 工作参考价值（4 点）
- 时间窗口语义记忆：将用户交互历史按日历月分窗，用自然语言描述每个窗口并送入 LLM 生成语义记忆嵌入，可作为电商中用户长期兴趣演化的轻量级表示。
- 进化方向一致性约束：引入 L_dir 惩罚连续进化方向向量的余弦偏差，对偏好单调漂移的用户（如从休闲转向正式）有用；在业务中可针对品类转换明显的用户群体单独启用该损失。
- 进化感知聚合：融合当前状态、进化方向与预测未来状态，让同一当前偏好但不同轨迹的用户得到不同向量，适合需要区分“新用户刚入圈”与“老用户稳定消费”的场景。
- 漂移分层洞察：论文发现 LLM 进化建模的优势集中在高/低偏好漂移用户群（NDCG@10、MRR 提升），对业务意味着可以在用户分群后对易漂移人群启用该模型，或作为重排序信号补充。