Planning over Matrix-Factorization MDPs for Candidate Generation
基于矩阵分解MDP的候选列表规划
🧭 动态感知的MF候选生成规划 ★ 深度解读
AI VK · Lomonosov Moscow State University
在固定MF嵌入上增加闭式秩一更新的前瞻规划，使检索列表感知用户状态变化
📌 工作参考价值（4 点）
- 对现有MF检索管线几乎零改动：仅需缓存后验矩阵 \(A^{-1}\)、复用已有item embedding，用闭式 Sherman‑Morrison 更新完成单步前瞻（Plan‑1），计算成本 \(O(d^2)\)，可快速集成到粗排或召回后重排。
- 必须用余弦相似度替代内积：内积与物品流行度高度纠缠，导致规划偏向热门 item，余弦相似度是让规划生效的前提，业务上务必做相似度形式的消融验证。
- 在全局时间切分（GTS）下规划增益不一定成立，因为物品流行度、用户行为分布会随时间段漂移，乐观的“推荐即接受”假设失效；实际部署前必须用未来时段数据验证，只在验证显示序列结构时启用 Plan‑K。
- MCTS 可采用 ANN 索引限制每个节点的候选动作数（Wolpertinger 风格），配合余弦先验的 UCT 探索项保持对数遗憾界，控制树搜索开销。