MATE: Adaptive Long- and Short-Term User Memory for LLM-Based Recommendation
MATE：LLM 推荐中的自适应长短期用户记忆
🧭 LLM 增强序列推荐 · 自适应用户记忆 ★ 深度解读
Yonsei University
提出 MATE，用时间证据控制长短期记忆写入，在线只更新用户记忆，在 LLM 增强序列推荐中提升 NDCG@10 7.0–13.2%
📌 工作参考价值（4 点）
- 用户建模可显式拆成长期/短期两个用户级矩阵记忆，长期更新保守、短期快速响应；在线只更新这两个矩阵，共享模型固定，单事件额外开销仅 1.25–1.32ms，存储 1MiB/user，适合实时推荐系统。
- 时间证据计算很实用：长期证据要求相似行为出现在至少两个不同日历月且跨时超过 30 天，避免短时突发被误判为长期偏好；短期证据给最小写入强度（epsilon=0.2），让新出现的兴趣也能进入短期记忆。
- 读取时用近期交互的衰减加权表示做门控，得到独立的 alpha_L、alpha_S，不做归一化，允许同时强调或抑制两个记忆，比固定权重融合更灵活。
- 使用冻结 LLM embedding（qwen3-embedding:4b）作为 item 语义，避免微调大模型，可直接替换现有 ID embedding，适合电商商品文本丰富的场景。