TL;DR提出了一种嵌入式学习框架，用于集成多种 ID（如用户 ID、项目 ID、产品 ID 等），以便在不同情况下进行相似性度量、跨域转移和不同任务之间的转移，以解决经典编码方法不足的问题。
Abstract
Many machine intelligence techniques are developed in E-commerce and one of
the most essential components is the representation of ids, including user ID,
item ID, product ID, store ID, brand ID, category ID etc.
本文研究了多模态推荐中 ID 嵌入的价值和语义特征，并提出了一种新的推荐模型，通过引入 ID 嵌入来增强内容和结构的语义特征。通过层次化注意机制和对比学习，提高了内容表示，并利用轻量级图卷积网络和 ID 嵌入改进了结构表示，最后将内容和结构表示相结合形成最终的物品嵌入。实验结果证明了我们方法在多个真实数据集上的优越性和对精细 ID 嵌入的有效性。