One Graph, Multiple Gains: Single High-Quality Item-Item Graph for Multimodal Recommendation
一图多益：构建单一高质量item-item图用于多模态推荐
🧭 多模态推荐 · item-item图复用
The University of Hong Kong · The Hong Kong Polytechnic University · The Hong Kong University of Science and Technology
预处理构建高质量item-item图，在表征增强、交互图增强和优化增强三阶段复用以全面提升推荐性能
📌 工作参考价值（4 点）
- 图构建方法可迁移：融合语义和共现信号，并通过三元闭合的NCER重加权边，能显著降噪。直接用于电商商品相似图构建，提升GNN召回或排序特征的质量，尤其适合多模态商品库。
- 残差门控机制RIG：自适应控制每个物品从近邻吸收多少信息，避免噪声平滑。可嵌入任何Graph SAE或注意力层，作为表征增强的插件，缓解过度平滑。
- 交互图增强解决冷启动：通过高置信度语义邻居创建虚拟user-item边，间接扩展交互图，对冷启动物品和长尾商品有明显增益。实现轻量，只需在线查表，适合大规模推荐系统。
- 优化增强INA：将正样本的top邻居作为折扣软正样本加入BPR，类似难例挖掘但更稳定。可直接应用于排序训练的目标函数，提升模型对相似商品的区分度，降低假阳性。