AdaM-Rec: Adaptive Modality Routing for Multimodal Recommendation
AdaM-Rec：面向多模态推荐的自适应模态路由框架
🧭 多模态推荐 · 自适应模态路由 ★ 深度解读
University of Queensland · Alibaba Group · Southeast University · Adelaide University
AdaM-Rec 用 LLM 智能体通过历史正样本伪查询做代理召回评估，动态路由文本与多模态召回预算
📌 工作参考价值（4 点）
- 对多路召回系统，可以用“历史正样本伪查询”做在线代理评估：为每个 query 生成与当前粒度一致、指向用户已购/点击商品的伪 query，在小候选池上比较文本向量和多模态向量的命中 rank，据此动态分配召回 quota，代替固定融合权重。
- 将 LLM 作为策略控制器输出路由参数（分支权重和总预算），并结合相似用户的历史参数做 warm start；实验显示小预算时聚焦单一优势模态优于均分，可指导长尾流量召回策略。
- 排序前按召回来源做特征裁剪：对文本召回候选过滤视觉属性，减少不相关视觉信号对相关性打分的干扰，尤其适合功能/规格型 query。
- 工程上注意开销：agentic 路由增加推理成本，但可通过轻量文本编码器（如 0.6B）和控制迭代步数来平衡，多模态编码器容量对效果更敏感。