本文探讨了多种推荐系统的改进方法，包括自我上下文关注模块、多视角伪标记、零-shot推荐和多模态特征利用。这些方法在视频学习和冷启动推荐中显著提高了用户偏好捕捉和推荐准确性。实验结果表明，提出的技术在多个数据集上表现优越，推动了推荐系统的发展。