POI Recommendation with LLM-Augmented Multi-Graph Learning and Contrastive Alignment
LLM 增强多图学习与对比对齐的 POI 推荐
🧭 多图对比学习 · LLM 语义增强 ★ 深度解读
Institute for Digital Transformation - University of Applied Sciences Ravensburg-Weingarten, Germany
用 LLM 生成语义图和地理图扩展 LightGCN，通过跨视图对比对齐缓解 POI 冷启动
📌 工作参考价值（4 点）
- LLM 生成 item 语义图：对 item 的多模态信息（图/文/元数据）用 LLM 生成 photo summary + keywords，再用 sentence transformer（如 all-MiniLM-L6-v2）编码后做 top-k 相似度建图。电商/本地生活可直接对商品标题、详情、图片生成摘要，构建商品语义邻接图，冷启动 item 也能获得邻居信号。
- 地理邻近性建模：用 Haversine 距离 + top-k（k=10）构建地理 item-item 图，权重取 1/(1+distance)，与语义相似度权重同尺度，归一化后做 LightGCN 传播。本地生活/门店推荐可直接复用，电商可扩展到配送范围、仓储邻近等空间关系。
- 跨视图对比对齐很关键：将 collaborative embedding 与 semantic/geographic embedding 做双向 InfoNCE，仅对 batch 内正样本计算，τ=0.2，λ=0.05 作为正则化项。消融显示该对齐是主要收益来源，去掉后 Recall@20 下降 22.9%。建议在多路召回或表示融合场景中，用对比损失强制行为表示与内容/空间表示一致。
- 工程实现简单有效：所有视图共享 item embedding 矩阵，多图传播后直接 additive fusion 相加，不引入额外参数。这种轻量设计适合线上快速迭代，后续可替换为可学习加权融合。