Do Sequential Recommendation Benchmarks Really Require Higher-Order Sequence Modelling?
序列推荐基准是否需要高阶序列建模？
🧭 序列推荐基准评测 · 容量探针 ★ 深度解读
Spotify
用 recency 加权成对转移探针发现多数基准无需高阶建模，Transformer 增益被高估
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商/广告序列推荐中，先实现一个强 pairwise transition 基线（如 PCTM 或 SeqRules）作为“照妖镜”，避免被 Transformer 在弱基准上的虚假增益误导；尤其当数据规模小、用户行为以短会话为主时，简单模型可能足够。
- 评估新模型时，务必使用 full-catalogue ranking + seen-item filtering 的严格协议，不要用 sampled softmax 或 paper-to-paper 比较；否则像 TIGER 这类生成式推荐在 Beauty/Sports/Toys 上可能被简单探针反超 65-70%，说明基准本身不支撑 SOTA 宣称。
- PCTM 的工程实现很轻：离线统计有向转移计数（距离衰减），在线做加权 log-prob 求和；无 embedding、无序列编码器，适合作为召回通道或冷启动兜底，尤其适合需要快速上线的场景。
- 当你要引入 Transformer/LLM 做序列推荐时，先检查数据集是否“pairwise-sufficient”：如果成对转移+recency 已经解释了大部分 NDCG，那么高阶建模的增量有限，应优先投入特征工程或更真实的工业数据。