德物信息集团与武大等：推荐系统实现超长用户行为序列智能处理

这项由上海德物信息集团、武汉大学、中科大及北航等多所高校合作完成的研究于2026年发表在arXiv平台，论文编号为arXiv:2602.18283v1。对于电商平台上那些拥有海量购买历史的用户，如何准确预测他们下一个可能感兴趣的商品一直是个技术难题。

随着网购的普及，许多用户在电商平台上积累了成千上万的购买记录。就像一位老顾客的购物车里装满了各种商品的历史痕迹，从几年前买的第一双鞋到昨天刚下单的零食。这些丰富的购买历史本应该成为预测用户下一步购买行为的宝贵线索，但现实中却面临着巨大的技术挑战。

传统的推荐系统就像一位记性有限的店员，要么只能记住用户最近买的几样东西，要么试图记住所有历史但处理速度极其缓慢。这就产生了一个两难困境：要么快速但不够精准，要么精准但慢得让人等不起。特别是对于那些有着上万次购买记录的资深用户，系统往往无法很好地平衡处理速度和推荐质量。

研究团队发现，用户的购买行为实际上呈现出两种不同的模式。一种是长期稳定的偏好，比如某个用户一直喜欢运动品牌或者偏爱某种口味的零食，这种偏好通常持续很长时间。另一种是短期的购买冲动，比如看到朋友推荐某个新产品立即产生的购买欲望，或者因为季节变化突然需要的商品。

基于这一洞察，研究团队开发了一个叫做HyTRec的智能推荐框架，这个系统的核心思想就像是雇佣了两个不同专长的店员：一个擅长快速浏览用户的所有历史购买记录来了解长期偏好，另一个专门关注用户最近的购买行为来捕捉短期需求变化。

一、传统推荐系统的困境

要理解这项研究的意义，我们首先需要了解传统推荐系统面临的挑战。现在的推荐系统主要有两种处理方式，每种都有明显的局限性。

第一种方式就像是请一位非常细心但动作缓慢的店员。这种系统会仔细分析用户的每一次购买记录，试图理解每件商品之间的细微关系。比如用户买了一双运动鞋后又买了运动服，系统会记住这种关联。这种方法虽然能提供很精准的推荐，但问题是当用户的购买历史变得很长时，处理时间会呈指数级增长。如果用户有一万条购买记录，系统需要分析的关联组合就是天文数字，这就像让店员计算每件商品与其他所有商品的关系，工作量巨大。

第二种方式则像是请一位动作很快但记性有限的店员。这种系统为了提高处理速度，采用了简化的计算方法，能够快速处理用户的所有历史记录。但问题是简化过程中会丢失很多重要信息，就像店员只能记住"这位顾客经常买电子产品"这样的模糊印象，而忘记了具体是什么品牌、什么型号、在什么情况下购买的等重要细节。

更具体地说，第一种方法叫做"全注意力机制"，它需要计算用户每次购买与历史上所有其他购买之间的关联度。如果用户有n次购买记录，计算量就是n的平方倍，这意味着记录越多，计算负担增长得越快。第二种方法叫做"线性注意力机制"，它通过数学技巧将计算量降到与记录数成正比，但代价是精确度的损失。

这两种方法的问题在现实中表现得尤为明显。对于购买记录较少的新用户，任何一种方法都能工作得不错。但对于那些在平台上活跃了多年、有着丰富购买历史的老用户，第一种方法会因为计算量过大而响应缓慢，第二种方法则会因为信息损失而推荐不准确。

研究团队通过大量实验发现，这种困境不仅仅是技术问题，更反映了对用户行为理解的不足。用户的购买行为并非均匀分布，不同时期的购买决策有着不同的重要性和影响因素。

二、用户行为的双重特性

研究团队经过深入分析发现，用户的购买行为具有明显的双重特性，这一发现成为解决传统推荐系统困境的关键突破口。

用户的长期行为就像是一个人的基本性格特征，相对稳定且持续时间较长。比如一个热爱运动的用户会持续购买各种运动装备，一个注重健康的用户会经常买有机食品，一个科技爱好者会定期关注最新的电子产品。这些长期偏好通常不会因为某次特殊事件而发生根本改变，它们构成了用户购买行为的基础框架。

相比之下，用户的短期行为更像是临时的情绪波动或外界刺激的反应。比如看到朋友在社交媒体上分享某个新品牌的化妆品后产生的购买冲动，或者因为季节变化突然需要购买羽绒服，再或者因为家里的电器突然坏了而急需购买替代品。这些短期需求往往具有很强的时效性，如果不能及时响应，机会就会错失。

更重要的是，研究团队发现这两种行为模式在推荐系统中需要不同的处理方式。长期偏好由于相对稳定，不需要过于精细的分析，可以用较为简化的方法来处理，重点是要覆盖用户的完整历史。短期需求则恰恰相反，由于时效性强且变化快，需要更精细的分析来准确捕捉用户当前的真实意图。

这一洞察为解决传统推荐系统的效率与精度矛盾提供了全新思路。既然用户行为具有这种双重特性，那么推荐系统也应该采用相应的双重处理策略，而不是试图用一种方法来处理所有情况。

基于这一理解，研究团队提出了序列分解策略。他们将用户的完整购买序列分为两部分：一部分是包含大量历史记录的长期序列，用于捕捉用户的稳定偏好；另一部分是只包含最近购买记录的短期序列，用于识别用户当前的购买意图变化。

这种分解并不是简单的时间切分，而是基于对用户行为特征的深入理解。长期序列虽然包含大量信息，但其中很多信息对于当前决策的影响相对较小，可以用高效的简化方法处理。短期序列虽然信息量相对较少，但每一条记录都可能对当前决策产生重要影响，需要精细分析。

三、混合注意力架构的创新设计

面对用户行为的双重特性，研究团队设计了一个名为"混合注意力架构"的创新解决方案。这个架构的核心思想就像是为不同的任务配置不同的专业工具，而不是试图用一个万能工具来处理所有情况。

这个混合架构包含两个并行运行的分支，就像一家高效餐厅里的两个厨师各自负责不同的菜品制作。第一个分支专门处理用户的长期历史行为，使用高效的线性注意力机制。这就像让一位经验丰富的厨师负责准备基础食材，虽然处理的食材种类繁多，但都是相对标准化的工作，可以快速批量处理。

第二个分支专门处理用户的短期行为，使用精确的全注意力机制。这像是让另一位技艺精湛的厨师专门负责最后的精细调味和摆盘工作，虽然处理的食材相对较少，但每一个细节都需要精心处理，以确保最终呈现的效果完美无缺。

两个分支的协调工作是整个架构的关键。系统首先将用户的完整购买序列分为两部分：包含数千条历史记录的长期序列和包含最近几十条记录的短期序列。长期分支快速处理历史序列，提取用户的基本偏好特征，这个过程的计算复杂度与序列长度成线性关系，即使面对上万条记录也能保持高效。

短期分支则对最近的购买行为进行精细分析，计算每次购买之间的详细关联关系。由于只处理相对较短的序列，即使使用计算密集的全注意力机制，总体计算量也保持在可接受范围内。这样既保证了对当前用户意图的准确把握，又避免了处理整个历史序列时的计算爆炸问题。

最终，两个分支的输出会被巧妙地融合在一起。长期分支提供的是用户的基础偏好框架，短期分支提供的是当前的意图调整信号。系统会根据短期信号的强度来动态调整最终推荐，如果检测到强烈的短期购买信号，就会在基础偏好的基础上突出相关商品；如果短期信号较弱，则主要依据长期偏好进行推荐。

这种混合架构的优势在于它实现了效率与精度的最佳平衡。在处理拥有丰富历史的用户时，系统的总体计算复杂度接近线性增长，这意味着即使用户历史记录增加到十倍，处理时间也不会增加十倍，而是接近同比例增长。同时，由于短期分支使用了最精确的分析方法，系统对用户当前意图的把握精度不会因为历史记录的增多而下降。

四、时间感知增量网络的智能设计

在混合架构的基础上，研究团队还开发了一个叫做"时间感知增量网络"（TADN）的核心组件。这个组件的作用就像是一位非常聪明的时间管理专家，能够根据事件发生的时间远近来调整其重要性权重。

在日常生活中，我们都有这样的体验：昨天发生的事情通常比一年前发生的事情对今天的决策影响更大。同样，用户上个月的购买行为往往比三年前的购买行为更能反映其当前的真实需求。传统的推荐系统往往无法很好地处理这种时间衰减效应，要么完全忽略时间因素，要么使用过于简单的时间权重。

时间感知增量网络通过一个精巧的数学公式来计算时间衰减因子。这个公式会根据历史行为与当前时刻的时间间隔来动态调整权重。具体来说，如果某次购买发生在一周前，它获得的权重可能是0.9；如果发生在一个月前，权重降到0.7；如果发生在一年前，权重可能只有0.3。这种衰减不是线性的，而是遵循指数规律，更符合人类记忆和偏好的实际变化模式。

更重要的是，这个网络不仅考虑时间因素，还会结合用户行为的相似性。如果用户最近的购买行为与某次历史购买非常相似，即使那次历史购买发生得较早，系统也会给予相对较高的权重。这就像是当你突然想买运动装备时，两年前那次详细研究运动品牌的经历就会重新变得重要起来。

网络的另一个创新之处在于它的动态门控机制。传统的时间衰减方法通常使用固定的衰减规律，但用户的行为模式千差万别。有些用户的偏好相对稳定，历史行为的参考价值衰减较慢；有些用户的兴趣变化很快，可能几个月前的购买就已经完全不能反映当前需求。

动态门控机制会为每个用户学习个性化的时间衰减模式。它通过分析用户历史行为的一致性来判断该用户属于偏好稳定型还是偏好多变型，然后相应调整时间衰减的速度。对于偏好稳定的用户，历史行为的权重衰减较慢；对于偏好多变的用户，系统会更加重视最近的行为。

这种设计的效果就像为每个用户配备了专属的行为分析师。分析师不仅会记住用户的所有历史行为，还能智能地判断哪些历史对当前决策最有参考价值，哪些已经过时应该忽略。这种个性化的时间感知能力使系统在面对用户兴趣快速变化的情况时仍能保持准确的推荐效果。

五、线性复杂度与精确检索的平衡

研究团队在技术实现上取得的一个重要突破是如何在保持线性计算复杂度的同时实现精确的信息检索。这个问题的核心挑战就像是要求一位图书管理员既要快速处理大量图书，又要保证每本书都能被准确归类和快速找到。

传统的线性注意力机制虽然处理速度快，但存在一个被称为"语义混淆"的问题。这就像是一位动作很快的图书管理员为了提高工作效率，将许多不同主题的书籍混在一起处理，结果虽然处理速度很快，但当读者需要查找特定主题的书籍时，准确性就大打折扣。

为了解决这个问题，研究团队设计了一个巧妙的数学框架。他们将线性注意力的状态更新规则与时间感知的门控机制相结合，创建了一种新的计算方式。在这种方式下，系统在处理每条历史记录时不仅考虑其内容特征，还会考虑其时间特征和与当前查询的相关性。

具体实现过程就像是给那位图书管理员配备了一套智能标签系统。每本书（每条历史记录）都被贴上多个标签，包括内容标签、时间标签和重要性标签。当需要查找信息时，系统会同时考虑所有这些标签，快速定位到最相关的记录，同时保持整体处理的高效性。

这种方法的数学原理基于对传统线性注意力公式的重新设计。研究团队引入了一个复合衰减掩码，这个掩码会根据时间距离和内容相似度动态调整每条记录的权重。与传统方法不同，这种调整不是在所有计算完成后进行的后处理，而是直接集成到线性计算的每一步中。

这样做的好处是系统能够在单次线性扫描过程中就完成时间感知的权重调整，而不需要额外的计算开销。每条历史记录被处理时，系统会立即计算其时间衰减因子，并将这个因子直接融入到状态更新公式中。这种集成式设计确保了计算复杂度保持线性增长，同时显著提升了信息检索的精确度。

实验结果表明，这种改进后的线性注意力机制在处理包含上万条记录的用户序列时，不仅保持了接近线性的计算复杂度，还在推荐精度上达到了接近传统全注意力机制的水平。这意味着系统能够在工业级应用中处理真正的大规模用户序列，同时保持高质量的推荐效果。

六、大规模实验验证与性能分析

为了验证HyTRec系统的实际效果，研究团队进行了大规模的实验验证，测试范围涵盖了多个真实的电商数据集。这些实验就像是让新开发的推荐系统与多位经验丰富的"老手"进行正面竞争，看看谁能为用户提供更好的购物建议。

实验使用了三个主要的亚马逊商品数据集，分别是美妆用品、电子产品和影视娱乐。这些数据集的选择很有代表性，因为它们涵盖了用户购买行为的不同特点：美妆产品的用户通常有较强的品牌忠诚度和周期性购买习惯；电子产品的用户往往会进行大量的比较研究，购买决策更加理性；影视娱乐产品的用户则更容易受到流行趋势和情绪因素的影响。

在美妆数据集上，HyTRec系统表现格外出色。命中率（即系统推荐的商品中用户实际购买的比例）达到了66.43%，这意味着系统推荐的每10个商品中，大约有6.6个是用户真正感兴趣的。相比之下，传统的最佳方法只能达到58.38%的命中率。这个提升幅度看似不大，但在实际应用中意义重大，因为它意味着每100个推荐中多了8个准确命中，这对用户体验和平台收益都有显著影响。

在电子产品数据集上的表现同样令人印象深刻。虽然这个领域的推荐难度更高（因为用户的购买周期更长，决策过程更复杂），HyTRec依然实现了相对于基线方法的稳定提升。特别是对于那些有着超长购买历史的资深用户，系统的推荐准确率提升超过了8%。

最引人注目的是系统在处理超长用户序列时的表现。研究团队专门测试了系统对那些拥有数千条购买记录的活跃用户的推荐效果。结果显示，对于这些"重度用户"，HyTRec的推荐准确率比传统最佳方法高出8%以上。这一点特别重要，因为这些用户通常是平台的高价值客户，提升他们的购物体验直接关系到平台的营收表现。

在处理效率方面，实验结果更是令人惊喜。研究团队测试了系统在不同序列长度下的处理速度，从100条记录一直测试到12000条记录。结果显示，HyTRec系统的处理时间几乎保持线性增长，即使面对12000条记录的超长序列，处理速度依然保持在每秒45000个词元的水平。

相比之下，传统的高精度方法在序列长度超过1000条时就开始显著放慢，处理12000条记录时的速度下降到每秒不足9000个词元，仅为HyTRec系统的19%。这种效率差异在实际应用中至关重要，因为电商平台通常需要在毫秒级时间内给出推荐结果，任何延迟都可能导致用户流失。

研究团队还进行了细致的组件分析，分别测试了系统中每个创新组件的贡献。结果表明，时间感知增量网络贡献了约3.5%的性能提升，混合注意力架构贡献了约2.8%的提升，两者结合后的协同效应又额外贡献了约1.5%的提升。这种组件级的分析证明了整个系统设计的科学性和各部分的有效协作。

七、工业级应用的技术考量

将HyTRec系统从研究原型转化为工业级应用需要解决许多实际技术问题。研究团队在论文中详细讨论了这些工程化考量，这些经验对于其他开发者具有重要的参考价值。

首先是数据处理策略的优化。在真实的电商环境中，用户的行为数据往往存在许多复杂情况。比如，新用户的购买记录很少，老用户可能有很长时间没有活动，还有一些异常账户会产生大量无意义的记录。针对这些情况，研究团队开发了一套完整的数据预处理流程。

对于数据稀少的新用户，系统会利用相似用户的行为数据进行补充，这就像是让一位新顾客参考其他有相似背景顾客的购买经验。这种做法需要谨慎处理，既要提供有用的参考信息，又要避免过度泛化导致推荐偏差。

对于长时间不活跃的老用户，系统会对他们的历史数据进行时间权重调整，降低过于陈旧信息的影响权重，同时通过用户画像分析来补充可能的兴趣变化信息。这种处理方式确保了系统对"沉睡用户"重新激活时能够提供相对准确的推荐。

另一个重要的工程化考虑是系统的混合注意力比例调优。研究团队发现，不同比例的线性注意力和全注意力组合会产生不同的效果。通过大量实验，他们发现3:1的比例（即每3层线性注意力层配1层全注意力层）在大多数情况下能够达到最佳的效果与效率平衡。

这个比例的选择考虑了多个因素：处理效率、推荐精度、内存占用和系统稳定性。比例过低（比如2:1）虽然处理速度更快，但精度会有明显下降；比例过高（比如6:1）虽然精度有所提升，但计算开销显著增加，在实际部署中得不偿失。

系统还需要处理实时性要求。电商推荐系统通常需要在用户浏览页面的瞬间就给出推荐结果，这要求系统能够快速处理用户的最新行为并更新推荐。HyTRec通过增量更新机制来解决这个问题，当用户产生新的购买行为时，系统只需要更新短期分支的计算结果，而长期分支的结果可以基于之前的计算进行快速调整。

内存管理也是一个重要考虑。对于拥有海量历史记录的用户，如果将所有数据都保存在内存中会造成巨大的资源浪费。系统采用了分层存储策略，最近的行为数据存储在高速内存中以保证快速访问，较久的历史数据存储在相对较慢但容量更大的存储中，并通过智能缓存机制在需要时快速调取。

八、面向未来的技术展望

基于HyTRec系统的成功实践，研究团队对推荐系统技术的未来发展提出了几个重要方向。这些展望不仅基于当前的技术成果，也考虑了行业发展趋势和用户需求的演变。

第一个重要方向是自适应边界调整机制的开发。目前的HyTRec系统使用固定的方法来区分用户的长期历史和短期行为，但不同用户群体的行为模式差异很大。年轻用户的兴趣变化通常更快，可能需要更短的短期窗口；成熟用户的偏好相对稳定，短期窗口可以适当延长。未来的系统应该能够根据用户的个人特征动态调整这个边界，实现真正的个性化处理。

这种自适应机制就像是为每位用户配备专属的行为分析师，分析师会根据用户的历史行为模式来判断应该重点关注多长时间范围内的购买记录。对于那些购买行为很有规律的用户，分析师会放宽时间范围以捕捉更完整的偏好信息；对于那些兴趣多变的用户，分析师会缩小关注范围以确保推荐的时效性。

第二个发展方向是与扩展记忆架构的深度整合。目前的线性注意力机制虽然效率很高，但在处理极长序列时仍然面临信息压缩的挑战。就像人的记忆有限一样，系统在处理数万条用户记录时，早期的重要信息可能会被后来的信息覆盖。

扩展记忆架构能够显式地扩大系统的记忆容量，让系统在保持线性处理效率的同时记住更多历史信息。这种技术的集成将使HyTRec能够处理更长的用户序列，为那些在平台上活跃了十多年的老用户提供更加精准的推荐服务。

第三个重要方向是跨场景推荐能力的扩展。目前的研究主要集中在电商推荐场景，但用户的数字生活涉及多个平台和场景：社交媒体、视频网站、新闻应用、音乐平台等。未来的推荐系统应该能够整合用户在不同场景下的行为数据，提供更全面的个性化服务。

这种扩展需要解决许多技术挑战，比如不同平台数据格式的统一、用户隐私的保护、跨平台行为关联的建立等。但一旦实现，用户将获得真正无缝的个性化体验，系统对用户偏好的理解也会更加深入和准确。

研究团队特别强调了技术发展的伦理考量。随着推荐系统变得越来越强大，如何平衡个性化服务与用户隐私保护、如何避免算法偏见、如何确保推荐的多样性等问题变得越来越重要。未来的技术发展必须在提升性能的同时充分考虑这些社会责任问题。

最后，研究团队提到了与大型语言模型技术融合的可能性。随着人工智能技术的快速发展，推荐系统有望与更先进的自然语言理解和生成技术相结合，为用户提供更加智能和人性化的推荐服务。比如，系统不仅能推荐商品，还能解释推荐理由，甚至能够与用户进行对话来更好地理解用户需求。

说到底，HyTRec系统的成功证明了在推荐系统这个看似成熟的领域，仍然存在巨大的技术创新空间。通过深入理解用户行为的本质特征，结合巧妙的技术设计，我们能够开发出既高效又精准的推荐系统。这项研究不仅解决了长序列推荐的技术难题，更为整个行业的未来发展指明了方向。对于那些每天都要面对海量商品选择的消费者来说，这样的技术进步意味着他们将获得更加个性化、准确和及时的购物建议，让网购体验变得更加轻松愉快。而对于电商平台来说，这种技术能够帮助他们更好地服务用户，提升用户满意度和平台竞争力。

Q&A

Q1：HyTRec推荐系统的核心创新是什么？

A：HyTRec的核心创新是混合注意力架构，就像雇佣两个专业店员：一个快速处理用户的长期购买历史来了解稳定偏好，另一个精细分析最近购买行为来捕捉短期需求变化。这种设计既保持了处理长序列的高效性，又确保了推荐的准确性。

Q2：传统推荐系统处理长序列用户数据有什么问题？

A：传统系统面临两难困境：要么像记性有限的店员只记住最近购买但忽略长期偏好，要么像动作缓慢的店员试图记住所有历史但处理速度极慢。特别是对于有数千条购买记录的老用户，计算量会呈指数增长，严重影响响应速度。

Q3：HyTRec在实际应用中的效果如何？

A：在大规模实验中，HyTRec对拥有超长购买历史的用户推荐准确率提升超过8%，同时处理速度保持线性增长。即使面对12000条记录的用户序列，系统仍能维持每秒45000个词元的处理速度，远超传统方法的每秒9000个词元。