SPAR: Enhancing Industrial-Scale Generative POI Recommendation via Real-World Spatial Perception
SPAR：通过真实世界空间感知增强工业级生成式 POI 推荐
🧭 生成式推荐 · 地理空间感知 ★ 深度解读
AMAP, Alibaba Group · The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen
用空间内禀 SID、多粒度地理继续预训练和任务向量锚定 SFT，将真实城市空间知识注入生成式 POI 推荐
📌 工作参考价值（4 点）
- 有强地理属性的业务（到店、O2O、本地生活）不要把经纬度只当文本字段；用正弦/NeRF 式坐标编码与语义向量拼接后再 RQ-Kmeans，让 SID 的 L0 层自然按地理分区，能同时改善距离约束和冷启动。
- 多阶段 LLM 微调时，用“任务向量”保护特定能力：把领域知识 CPT 后的参数差 τ=W_MG-CPT−W_base 冻结，SFT 期间只加 LoRA 做轻量适配，可避免大规模行为数据覆盖已学知识。
- 构造多粒度结构化语料做 CPT：基础属性、两两关系（距离/方向/周边）、系统级可达性（导航/路网），比只用 item 文本更能让 LLM 内化真实场景约束，适合搜索/推荐中的上下文知识注入。
- 离线评估别只看 Hit/NDCG，加上“推荐结果到用户实时位置的距离/可达性”和冷启动分层，能暴露模型是否真正学到空间或场景约束；模块增量贡献分解也有助于定位优化优先级。