今日场景今天生成式赛道只入选 2 篇，研究对象都不是推荐系统本身，但都用到生成式推荐里常见的做法：先把对象压成离散编码，和 SID 的思路类似，再在编码上做生成或预测。LatentDiff 把整张知识图谱压成一组向量，用扩散模型从残缺的图一步步生成补全的图，补回了切子图的方法够不到的关系。蚂蚁国际的 ID2Pattern 不记卡号和设备号本身，只记它们在交易序列里怎么出现，再归成几类离散的行为模式，换成没见过的新号码也照样有效。关心新 ID 冷启动的团队可以先看 ID2Pattern。 — 评分 23 篇，入选 2 篇，分数 3.35 – 3.60
本期目录 · 2 篇
- 01From Local Recovery to Unified Generation: Discovering Triple Set in Knowledge Graphs via Observation-Anchored Latent Diffusion
- 02ID2Pattern: Pretraining Generalizable Identity Behavior Patterns for Transaction Risk Foundation Models
LEAD STORY · 今日必读
补全知识图谱里缺失的关系，可以不再把大图切成小子图分别补。一条缺失关系的两端如果分在不同子图，哪个子图都补不出来，在 Wiki79k 数据集上两成多的待补关系是这种情况。LatentDiff 用自编码器把整张图压成一组向量：每个实体在每种关系下一个向量，要能从中还原出它通过这种关系连着的实体。训练时把完整图的向量一步步推向残缺图的向量，每步掺一点噪声；扩散模型学的是反过来走，从残缺图还原出完整图。这样跨子图的关系也能补回一部分：Wiki79k 上这类关系有 3,391 条，切图方法一条没找回，LatentDiff 找回 178 条。
今日其余入选
1 篇 · 按综合排名
02 3.35
蚂蚁国际让支付风控模型用上卡号、设备号、账号这类字段，办法是不记号码本身，只记它在交易序列里怎么出现：是第几个出现的、是不是头一回、出现过几次、隔了几笔又出现。号码本身没有意义，新卡新设备又天天冒出来，给每个号码学一个 embedding 学不好。但行为规律是通用的：一个人一直用同一张卡和同一台设备，突然换了台新设备，这本身就是风险信号，与设备号无关。在超过一亿条序列的支付风控数据上，AUC 比不用这些字段的线上模型相对高 4.13%；把测试集里的号码全部换成训练时没见过的新号码，结果完全不变，因为它从没记过号码本身。
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