Time-Aware Diffusion based on Preference Disentanglement for Generative Recommendation
基于偏好解耦的时间感知扩散生成式推荐
🧭 生成式推荐 · 时间感知扩散与偏好解耦 ★ 深度解读
Central South University · National Super Computing Center (Tianjin) · Renmin University of China · Hong Kong Polytechnic University
首次将时间演化偏好解耦为长期与短期，并融入扩散过程的非均匀掩码，提升生成式推荐。
📌 工作参考价值（4 点）
- 非均匀掩码策略可迁移至电商序列推荐：对近期交互和行为突变点施以更高掩码率，迫使模型学习短期兴趣与长期规律的权衡，提升下次购买预测。
- 两阶段训练（warm‑up + time‑aware）如同预训练‑微调，先在通用语义空间学习 SID 共现，再注入时间与偏差信号，工程上易于实现且稳定。
- 偏好解耦思路（period 偏好 + point 偏好）可直接用于 Agent 决策序列建模，区分持久策略与情境突变，提高多智体协作中的策略生成质量。
- 约束解码与 Trie 树的结合确保生成 SID 对应有效物品，避免幻觉，适合落地到电商生成式召回或 query 推荐中。