GCIB: Graph Contrastive Information Bottleneck for Multi-Behavior Recommendation
GCIB：图对比信息瓶颈用于多行为推荐
🧭 多行为推荐 · 图信息瓶颈去噪 · 对比学习语义对齐 ★ 深度解读
Tianjin University · Anhui University
通过图信息瓶颈去噪辅助行为图结构，并结合跨行为对比学习实现语义对齐，提升稀疏目标行为的推荐精度
📌 工作参考价值（4 点）
- 结构级噪声过滤：在辅助行为图上直接做边级去噪，而非仅压缩表征。使用目标行为偏好引导的边保留概率（MLP融合user/item embedding），通过Gumbel-Softmax实现可微的边丢弃，可借鉴到电商多行为数据清洗，仅保留与购买/加购等目标行为相关的辅助交互。
- HSIC正则替代互信息最小化：由于图结构互信息难以直接优化，采用HSIC衡量去噪前后图节点表征的独立性作为压缩项，计算高效且可微。在推荐系统的特征选择或图去噪场景中，可作为轻量级冗余抑制手段。
- 跨行为对比对齐：将去噪后的辅助行为表征与目标行为表征作为正例构建对比损失（InfoNCE），用户侧和物品侧分别计算。这能缓解目标行为稀疏时的监督信号不足，尤其适合交易型电商场景中购买行为少、点击/浏览行为多的情况。
- 分层编码设计：先通过全局异质多行为图LightGCN编码获得共享初始化，再分别在目标图和去噪辅助图上做浅层传播（2-3层），最终简单平均融合。这种轻量级设计易于工程实现和增量更新，对行为频繁变化的电商场景友好。