TAGR: Temporally Adaptive Generative Recommendation for Industrial Live-Streaming Advertising
TAGR：面向工业直播广告的时序自适应生成式推荐
🧭 生成式推荐 · 动态Semantic ID与策略优化 ★ 深度解读
Kuaishou Technology · Tsinghua University
动态LSID、多尺度意图建模与间歇性在线策略偏好优化，使直播广告生成式推荐收入提升16.1%
📌 工作参考价值（4 点）
- 动态 token 化：对直播间、闪购活动等时效性实体，周期性刷新 Semantic ID（如每分钟）并保持稳定词表，使用 RQ-KMeans 量化 + streamer-aware hash 降低碰撞；实时更新双向索引即可支持新广告检索，无需重建全库。
- 意图建模：将高密度浅层行为（进入直播间）做多时间尺度下采样（stride 1/2/10），深层行为（加购、下单）分开通道编码；用 post-request 反馈深度（如加购/下单强于曝光）加权 NTP 损失，可迁移到用户序列建模。
- 偏好对齐：在线 RL 采用间歇性 on-policy GRPO，穿插监督 NTP 维护，避免连续 RL 梯度干扰；BA-GRPO 用生成 ID 与真实下一 ID 的 token 嵌入余弦相似度做行为锚，VA-GRPO 用 RM 融合 engagement 和 eCPM，组合可平衡行为相关与商业价值。
- 工程部署：动态 token 更新 + 双向索引，支持 >2500 QPS/GPU、<100ms 延迟，为生成式检索的实时化提供参考。