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COBRA框架，结合稀疏语义ID和密集向量，解决生成模型在推荐系统中的信息损失问题。实验结果表明，该方法在推荐精度和多样性方面优于传统方案，具有良好的应用潜力。

本研究提出了Molar多模态序列推荐框架，解决了传统推荐系统中大语言模型缺乏协同过滤信息的问题，从而显著提高了推荐精度。

本研究提出了一种新颖的层次偏好建模框架，解决了现有序列推荐系统忽视用户高层偏好的问题。通过双重变换器模块和对比学习，深入学习用户的低层和高层偏好，显著提升推荐精度。实验结果表明，该方法在多个真实数据集上优于现有技术。

本文介绍了多个跨领域推荐框架的研究进展，包括 GA、FedHCDR、HJID、HCTS、CCDR 和 DDGHM。这些框架利用图形嵌入、注意力机制和双向学习等技术，显著提升了推荐精度和性能，尤其在数据异构性和知识转移方面表现突出。实验结果表明，这些新方法在多个真实场景中优于现有模型。

跨领域顺序推荐（CDSR）面临数据稀疏和冷启动问题。研究提出CFAA模型，通过挖掘用户评论和历史评分来提升推荐性能。同时，FedDCSR框架解决序列特征异质性，GA框架利用图形嵌入和注意力技术提高推荐精度。实验结果表明，这些新方法在推荐准确性上优于现有技术。