Beyond Item Order: Temporal Gap Tokenization for Generative Recommendation with Semantic IDs
超越物品顺序：面向生成式语义ID推荐的时间间隔分词
🧭 生成式推荐 · 时序建模 ★ 深度解读
University of New South Wales · Macquarie University · CSIRO's Data61
提出 ChronoSID，通过在物品表征学习和序列生成中注入离散时间间隔令牌，显著提升语义ID生成式推荐效果
📌 工作参考价值（4 点）
- 将交互间隔按 log-scale 离散为固定桶（<1h, 1h~1d, 1d~1w, 1w~1mo, ≥1mo）作为特殊 token 插入编码器输入，解码器不变，工程改动小，可直接增强现有语义ID生成式推荐模型。
- TA-FAMAE 在物品表征训练中增加辅助时间间隔回归任务，可作为正则项迁移到基于掩码自编码的商品 embedding 预训练中，在不改动线上推理的前提下提升序列建模对时间漂移的鲁棒性。
- 间隙 token 注入策略对编码器长度仅增加 1/3，训练开销可控（训练时间增幅 7%~29%），适合电商场景下的大规模序列建模。
- 长间隔场景（如≥1个月回访）推荐质量提升更明显，特别适合电商中促销召回、换季推荐等用户兴趣易漂移的场景，可作为召回粗排环节的时序增强插件。