深度分析 版本化延遲物化降低推薦系統長序列訓練的 I/O 與儲存瓶頸 隨著深度學習推薦模型追求更長的使用者互動歷史，傳統「FatRow」預先物化方式造成資料冗餘與I/O瓶頸。研究提出版本化延遲物化，將UIH正規化儲存，於訓練時即時重建序列以保證O2O一致性並防止未來洩漏。實驗顯示在多租戶環境下可減少超過四成寫入流量，提升訓練效能，支援序列長度突破十萬事件。
