Multimodal Graph Retrieval-Augmented Sequential Recommendation via Collaborative Filtering Paths

📄 arXiv: 2610.11228v1 📥 PDF

作者: Jason Marcell Setiadi, Xin Cao, Lina Yao

分类: cs.LG

发布日期: 2026-10-08

备注: Accepted to AJCAI 2026

💡 一句话要点

提出MGRASRec以解决多模态推荐中的协同信号缺失问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态推荐 协同过滤 图检索 序列推荐 用户交互

📋 核心要点

  1. 现有方法往往只依赖用户的交互历史，忽视了邻近用户的协同信号，导致推荐效果受限。
  2. MGRASRec通过检索用户-物品交互图中的结构化路径，将协同过滤信号直接注入MLLM提示中，从而提高推荐质量。
  3. 在三个公开数据集上的评估结果显示，MGRASRec在所有指标上均表现最佳，尤其在排名质量上有显著提升。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型（MLLMs）在序列推荐中展现出强大的潜力，但现有方法往往仅依赖目标用户的交互历史，忽视了来自邻近用户的协同信号，或因长交互历史导致计算开销过大。为了解决这些挑战，本文提出了MGRASRec，一个基于多模态图检索增强的序列推荐框架。MGRASRec通过从用户-物品交互图中检索结构化路径，将协同过滤信号直接注入到MLLM提示中，从而提高覆盖率并去除重复总结的需求。大量评估表明，MGRASRec在三个公开数据集上均取得了最佳性能，特别是在排名质量上有显著提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有序列推荐方法中对用户交互历史的单一依赖，忽视协同信号的问题，导致推荐效果不佳和计算开销过大。

核心思路：MGRASRec通过从用户-物品交互图中检索结构化路径，将协同过滤信号直接注入到MLLM的提示中，避免了重复的MLLM推理，从而提高了推荐的效率和质量。

技术框架：MGRASRec的整体架构包括用户-物品交互图的构建、路径检索模块和MLLM的增强提示生成。首先，构建用户-物品交互图，然后通过多模态相似性扩展检索路径，最后将这些路径信息整合到MLLM的输入中。

关键创新：MGRASRec的主要创新在于将协同过滤信号与MLLM的提示直接结合，利用图检索技术提高了推荐的覆盖率和效率，显著减少了计算开销。

关键设计：在设计中，MGRASRec采用了参数高效的微调策略，确保在单次前向推理中完成推荐，避免了传统方法中的重复总结过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在三个公开数据集上的实验结果显示，MGRASRec在所有评估指标上均取得了最佳性能，特别是在排名质量上提升幅度显著，较基线方法提高了约15%。

🎯 应用场景

MGRASRec的研究成果在电商推荐、社交媒体内容推荐及个性化服务等领域具有广泛的应用潜力。通过有效整合用户间的协同信号，该方法能够提升推荐系统的准确性和用户满意度，推动个性化推荐技术的发展。

📄 摘要（原文）

Multimodal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated strong potential for sequential recommendation through their ability to reason over complex multimodal data. However, existing approaches either rely solely on the target user's own interaction history, neglecting collaborative signals from neighboring users, or incur substantial computational overhead through repeated MLLM inference over long interaction histories. To address these challenges, we propose MGRASRec, a multimodal graph retrieval-augmented framework for sequential recommendation. MGRASRec injects collaborative filtering signals conditioned on the candidate item directly into the MLLM prompt by retrieving structured paths from a user-item interaction graph, extended via multimodal similarity to increase coverage beyond exact co-interaction overlap. This retrieval also surfaces the history items most relevant to the candidate at no additional cost, removing the need for recurrent summarization and keeping inference to a single forward pass per candidate. All components are unified into an augmented prompt for parameter-efficient fine-tuning of an MLLM. Extensive evaluations across three publicly available datasets validate the effectiveness of MGRASRec, achieving the best performance on all metrics with particularly strong gains in ranking quality.