DuTri: Dual-Branch Modeling with Triadic Factorization for Multimodal Multi-Scenario Recommendation
DuTri：双分支建模与三阶分解的多模态多场景推荐
🧭 多场景多模态推荐 · 双分支三阶分解 ★ 深度解读
深圳大学 · 深圳技术大学
提出 DuTri 双分支框架，用 CP 分解和残差量化学习三元协同偏好，指导多模态自适应融合，在多场景推荐上取得最优。
📌 工作参考价值（4 点）
- 多场景多模态推荐不要简单把多模态特征拼进现有 MSR 骨干，可尝试双分支：协同分支专注 ID 交互建模，多模态分支处理内容语义，通过偏好表示桥接，避免参数共享架构在多模态下退化。
- 用 CP 分解建模用户-场景-物品三维交互，得到用户、场景、物品因子，作为跨场景共享和场景特异的表示，可替代简单的共享嵌入，迁移到多场景 CTR 模型。
- 残差量化（RQ）将连续偏好因子离散化，提升表示稳定性和泛化，类似于 Semantic ID 的思路，可用于工业推荐中对用户/场景/物品表示进行量化压缩。
- 对比学习对齐协同物品表示与多模态表示，使协同信号和内容信号互相增强，可借鉴到多模态推荐或图文相关性建模中，提升融合效果。