DTAMLP: Denoise Time-aware MLP for Session-based Recommendation
DTAMLP：面向会话推荐的去噪时间感知 MLP
🧭 会话推荐 · 时间去噪 MLP
University of Electronic Sciences and Technology of China
针对会话推荐中短 dwell time 的偶发噪声，提出可插拔时间权重融合与 FFT 滤波的全 MLP 模型 DTAMLP
📌 工作参考价值（4 点）
- 将 dwell time 作为软权重而非等权特征：用阈值截断（超过一定秒数就 cap）并做对数/归一化，与 attention 得分相乘，作为插件嵌入现有 session/序列模型，冷启动快、改动小，可优先在电商详情页点击序列上尝试。
- 频域去噪可作为通用 embedding 侧模块：对用户行为序列 embedding 做 FFT，学习可训练滤波器（如实部/虚部权重或 mask），再逆变换，再送入 MLP/Transformer，计算开销低，适合处理多意图混杂的浏览序列。
- 消融设计提示：不同去噪机制可能互补，但需控制阈值和频域模块容量，避免过拟合；上线前先用离线数据验证单独模块增益。
- 注意评估的诚实性：论文明确说不是 SOTA，主要是机制验证；迁移到业务时先做小流量 AB，关注浏览深度、误触率等指标，而不是只看点击率。