平均提升6.12%
通过节点耦合度增强用户和物品表征，并利用多模态信息改进自监督信号，在稀疏交互下实现更准确的推荐。
肖林 · Hang, Zhong · Qiya, Song · Pan, Liangrui · Sun, Yuan
Information Fusion 2027
通过节点耦合度学习交互图中节点间的耦合关系来增强用户和物品表征，有效应对稀疏交互导致的性能下降。
在四个公开数据集上平均比当前最优基线高6.12%，证明了框架的有效性。
结合模态信息引导原始交互和生成交互的一致性学习，从而改进自监督信号。