論文の概要: Spacetime-GR: A Spacetime-Aware Generative Model for Large Scale Online POI Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16126v1
• Date: Fri, 22 Aug 2025 06:37:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-25 16:42:36.271323
• Title: Spacetime-GR: A Spacetime-Aware Generative Model for Large Scale Online POI Recommendation
• Title（参考訳）: Spacetime-GR:大規模オンラインPOI勧告のための時空間対応生成モデル
• Authors: Haitao Lin, Zhen Yang, Jiawei Xue, Ziji Zhang, Luzhu Wang, Yikun Gu, Yao Xu, Xin Li,
• Abstract要約: 本研究では,大規模オンラインPOS(Point-of-Interest)レコメンデーションのための時空対応生成モデルであるSpacetime-GRを提案する。 フレキシブルエンコーディングによる生成モデルを組み込んだ強力なシーケンスモデリング機能を拡張する。 提案したモデルを,公開ベンチマークデータセットと大規模産業データセットの両方で評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.53029907013095
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Building upon the strong sequence modeling capability, Generative Recommendation (GR) has gradually assumed a dominant position in the application of recommendation tasks (e.g., video and product recommendation). However, the application of Generative Recommendation in Point-of-Interest (POI) recommendation, where user preferences are significantly affected by spatiotemporal variations, remains a challenging open problem. In this paper, we propose Spacetime-GR, the first spacetime-aware generative model for large-scale online POI recommendation. It extends the strong sequence modeling ability of generative models by incorporating flexible spatiotemporal information encoding. Specifically, we first introduce a geographic-aware hierarchical POI indexing strategy to address the challenge of large vocabulary modeling. Subsequently, a novel spatiotemporal encoding module is introduced to seamlessly incorporate spatiotemporal context into user action sequences, thereby enhancing the model's sensitivity to spatiotemporal variations. Furthermore, we incorporate multimodal POI embeddings to enrich the semantic understanding of each POI. Finally, to facilitate practical deployment, we develop a set of post-training adaptation strategies after sufficient pre-training on action sequences. These strategies enable Spacetime-GR to generate outputs in multiple formats (i.e., embeddings, ranking scores and POI candidates) and support a wide range of downstream application scenarios (i.e., ranking and end-to-end recommendation). We evaluate the proposed model on both public benchmark datasets and large-scale industrial datasets, demonstrating its superior performance over existing methods in terms of POI recommendation accuracy and ranking quality. Furthermore, the model is the first generative model deployed in online POI recommendation services that scale to hundreds of millions of POIs and users.
• Abstract（参考訳）: 強力なシーケンスモデリング能力に基づいて、ジェネレーティブレコメンデーション(GR)は、レコメンデーションタスク(ビデオや製品レコメンデーションなど)の適用において、徐々に支配的な位置を占めてきた。 しかし、時空間変動によってユーザの嗜好が著しく影響を受けるPOIレコメンデーションにおけるジェネレーティブレコメンデーションの適用は、依然として困難な問題である。 本稿では,大規模なオンラインPOIレコメンデーションのための時空対応生成モデルであるSpacetime-GRを提案する。 フレキシブルな時空間情報符号化を組み込むことにより、生成モデルの強いシーケンスモデリング能力を拡張する。 具体的には、まず、大語彙モデリングの課題に対処するために、地理的に認識された階層的なPOIインデクシング戦略を導入する。 その後、新規な時空間符号化モジュールを導入し、時空間コンテキストをユーザアクションシーケンスにシームレスに組み込むことにより、時空間変動に対するモデルの感度を高める。 さらに、各POIのセマンティック理解を強化するために、マルチモーダルPOI埋め込みを組み込んだ。 最後に, 実践的な展開を容易にするため, 動作系列の事前訓練を完了した後に, 学習後適応戦略のセットを開発する。 これらの戦略により、Spacetime-GRは複数のフォーマット(埋め込み、ランキングスコア、POI候補)で出力を生成し、幅広いダウンストリームアプリケーションシナリオ(ランキングとエンドツーエンドのレコメンデーション)をサポートすることができる。 提案したモデルを,公開ベンチマークデータセットと大規模産業データセットの両方で評価し,POIレコメンデーション精度とランキング品質の観点から,既存の手法よりも優れた性能を示す。 さらに、このモデルは、オンラインPOIレコメンデーションサービスにデプロイされた最初の生成モデルであり、数億のPOIとユーザにスケールする。

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