本研究提出了一种多模态超图对比学习框架（MMHCL），旨在解决多模态推荐系统中的数据稀疏和冷启动问题。通过构建用户和物品的超图，挖掘共享偏好和多模态语义相似性，显著提高了用户与产品之间的关联性。

本研究提出了一种无训练的图过滤方法MM-GF，旨在提高多模态推荐系统的效率。通过多模态特征精炼构建相似性图，使用线性低通滤波器融合信息，MM-GF在推荐精度上提升了13.35%，且运行时间低于10秒，具有良好的实际应用潜力。

本研究提出了一种新型自编码器框架CADMR，旨在解决多模态推荐系统中高维稀疏用户-物品评分矩阵的重构问题，从而提高推荐准确性和用户满意度。实验结果表明，CADMR在多个基准数据集上优于现有方法。

该研究针对多模态推荐模型中的表示不匹配和遗忘问题，提出了一种定制化训练方法，显著提升了推荐系统的性能和用户体验。