Z Lab02 3.45
DiSAM4Rec: distilled and sparsity adaptive Mamba for sequential recommendation
重庆理工大学
DiSAM4Rec 面向稀疏交互下序列推荐的表示退化，采用 Mamba 稀疏感知双分支，并用层间语义对齐自蒸馏保持深层表示一致。论文摘要报告，在四个真实数据集上 HIT@10、NDCG@10、MRR@10 平均提高 4.12%、9.24%、9.97%；这些数值来自作者摘要，当前公开页面未提供完整实验表。
INSIGHT对于社区搜索中的低活跃用户，可将稀疏度适配与层间蒸馏作为个性化行为编码器的候选改进，并按历史交互量分桶评估 nDCG 和 CTR。部署前仍需核实分支切换规则、比较基线及延迟成本；当前证据限于出版商摘要与作者给出的代码入口，尚不能判断各组件的独立贡献。
Ruiming Liu, Zhi Liu, Xincheng Xia, Qing Qing
网页来源·2026-07-03·Relevance 4 · Novelty 3 · Practical 4 · Evidence 3 · Timely 2