Preference Flow Matching with Spectral Factorization for Micro-video Recommendation
面向微视频推荐的谱分解偏好流匹配框架
🧭 多模态微视频推荐 · Flow Matching ★ 深度解读
National University of Defense Technology · National University of Singapore · Zhengzhou University
用频谱分解将帧级视频表示解耦为静态与动态因子，并以条件流匹配建模偏好转移
📌 工作参考价值（4 点）
- 视频/短视频推荐中，不要只对帧级特征做整体平均池化；可借鉴 SSF 把帧序列经 rFFT 后在频域用可学习软掩码分离静态语义与动态因子，避免两类信号互相干扰。
- 若业务已用扩散或 Flow Matching 做序列建模，可参考 x1-parameterization 直接预测目标 item 表示，推理时用少量 Euler 步（文中 10 步）即可，训练目标只用 L_rec + L_CFM，计算和显存显著低于扩散模型。
- 用户对内容静态/动态成分的偏好存在异质性；可引入一个基于用户行为序列的 intent gate 动态加权静态与动态上下文，作为条件注入生成过程，提升个性化。
- 在物品侧交互稀疏的场景下，把多模态内容因子作为生成式过程的结构化条件，比单纯作为附加特征更有效；尤其适合冷启动或长尾内容推荐。