Gated Multimodal Graph Learning for Personalized Recommendation

📄 arXiv: 2506.00107v1 📥 PDF

作者: Sibei Liu, Yuanzhe Zhang, Xiang Li, Yunbo Liu, Chengwei Feng, Hao Yang

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2025-05-30

💡 一句话要点

提出RLMultimodalRec以解决多模态推荐中的融合挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态推荐 图神经网络 门控融合 用户建模 协同过滤

📋 核心要点

  1. 现有多模态推荐方法往往依赖固定的融合策略，难以适应模态质量的变化，导致性能不稳定。
  2. 本文提出RLMultimodalRec，通过门控融合模块动态平衡视觉和文本模态的贡献，实现更优的项目表示。
  3. 实验结果显示，RLMultimodalRec在亚马逊产品数据集上显著超越了多种基线方法，提升了推荐准确性。

📝 摘要（中文）

多模态推荐已成为缓解协同过滤中的冷启动和稀疏性问题的有效解决方案，通过整合丰富的内容信息，如产品图像和文本描述。然而，如何有效地将异构模态整合到统一的推荐框架中仍然是一个挑战。现有方法往往依赖于固定的融合策略或复杂的架构，可能无法适应模态质量的变化或引入不必要的计算开销。本文提出了RLMultimodalRec，一个轻量级和模块化的推荐框架，结合了基于图的用户建模与自适应多模态项目编码。该模型采用门控融合模块动态平衡视觉和文本模态的贡献，实现细粒度和内容感知的项目表示。同时，使用两层LightGCN编码器，通过在用户-项目交互图上传播嵌入来捕捉高阶协同信号，而无需依赖非线性变换。实验结果表明，RLMultimodalRec在多个竞争基线方法上表现出色，显著提升了推荐效果，同时保持了可扩展性和可解释性，适合实际部署。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态推荐中异构模态融合的挑战，现有方法在处理模态质量变化时表现不佳，且计算开销较大。

核心思路：提出RLMultimodalRec框架，通过门控融合模块动态调整视觉和文本模态的贡献，以实现更精细的项目表示和更好的推荐效果。

技术框架：该框架包括用户建模和多模态项目编码两个主要模块，采用两层LightGCN编码器来捕捉用户-项目交互图中的高阶协同信号。

关键创新：RLMultimodalRec的门控融合模块是其核心创新，能够根据模态质量动态调整融合策略，与传统固定融合方法相比，具有更高的灵活性和适应性。

关键设计：模型设计中采用了轻量级的结构，避免了复杂的非线性变换，损失函数设计上注重推荐准确性与可解释性的平衡。整体架构确保了模型的可扩展性。

📊 实验亮点

实验结果表明，RLMultimodalRec在亚马逊产品数据集上显著优于多种基线方法，尤其在top-K推荐指标上，提升幅度达到XX%，展示了其在实际应用中的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括电子商务、社交媒体和内容推荐等场景，能够有效提升用户体验和满意度。通过更精准的推荐，企业可以提高转化率和客户忠诚度，具有显著的实际价值和商业潜力。

📄 摘要（原文）

Multimodal recommendation has emerged as a promising solution to alleviate the cold-start and sparsity problems in collaborative filtering by incorporating rich content information, such as product images and textual descriptions. However, effectively integrating heterogeneous modalities into a unified recommendation framework remains a challenge. Existing approaches often rely on fixed fusion strategies or complex architectures , which may fail to adapt to modality quality variance or introduce unnecessary computational overhead. In this work, we propose RLMultimodalRec, a lightweight and modular recommendation framework that combines graph-based user modeling with adaptive multimodal item encoding. The model employs a gated fusion module to dynamically balance the contribution of visual and textual modalities, enabling fine-grained and content-aware item representations. Meanwhile, a two-layer LightGCN encoder captures high-order collaborative signals by propagating embeddings over the user-item interaction graph without relying on nonlinear transformations. We evaluate our model on a real-world dataset from the Amazon product domain. Experimental results demonstrate that RLMultimodalRec consistently outperforms several competitive baselines, including collaborative filtering, visual-aware, and multimodal GNN-based methods. The proposed approach achieves significant improvements in top-K recommendation metrics while maintaining scalability and interpretability, making it suitable for practical deployment.