02 3.20
NMKFR: A Robust Framework for Time-Aware Cold-Start Recommendation
NMKFR 将 Titans 语义记忆与时间感知 Kalman 状态跟踪结合,用后验协方差调节记忆检索及静态、动态特征融合。物品冷启动评测中,MovieLens-32M 的 Recall@20 为 0.6991,对比 CLCRec 的 0.6498;结果基于采样候选排序,尚无线上实验支持。
INSIGHT新发布的社区帖子可以先依赖内容语义,再随着早期点击和评论积累逐步增加动态状态的权重;后验协方差提供了控制这种切换的信号。实践中应先核对时间切分、反馈到达延迟和候选采样协议,再用全量召回下的 nDCG 与 CTR 检验收益,避免直接外推采样指标。
Chengzhi Liu, Ning Zeng, Zehui Qu
arXiv·2026-07-29·Relevance 4 · Novelty 3 · Practical 3 · Evidence 3 · Timely 2