粉丝过往行为对推荐系统的持续影响主要体现在通过长短期历史建模捕捉用户兴趣偏好，并在后续推荐中持续利用这些行为序列进行个性化召回和排序。
长短期历史的影响机制
- 短期行为：反映用户当前兴趣，常用于即时推荐。例如，会话-based方法将当前会话视为短期兴趣，结合之前历史会话预测下一个点击，提升召回准确性。
- 长期行为：隐含持久偏好，通过Transformer或图神经网络建模，避免单一嵌入向量混合多兴趣导致召回不准。算法如LSMNet融合长短期兴趣，提升HR@50和NDCG@100达4.49%-8.55%。
- 持续性：历史行为序列（如点击、浏览）被累积建模，用户兴趣演化（如DIEN中注意力+GRU）会影响未来推荐，长序列UBM保留长期依赖和周期性，即使序列很长也持续优化。
实际应用与实验验证
- 在淘宝等平台，推荐系统从历史交互日志挖掘偏好，融合显性/隐性反馈（如评分、点击），持续重构用户画像，支持动态更新。
- 多兴趣召回忽略长期历史会导致偏差，实验显示结合长短期模型性能优于单一短期建模。
- 社交场景下，用户标签和相似用户互动进一步丰富历史数据，预测评分并持续影响推荐概率。
这些机制确保过往行为不限于单次使用，而是通过行为日志的长期积累驱动推荐演进。若历史数据不足（如冷启动），影响可能减弱。
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