Graph Isomorphism Networks（GIN）は、ユーザーとアイテムの特徴を効果的に表現するための強力な手法ですが、その性能をさらに向上させるためには、特徴表現の高度化が不可欠です。具体的には、ユーザーの行動履歴や嗜好をより詳細に反映するために、ユーザーの属性情報や過去のインタラクションデータを統合することが考えられます。また、アイテムの特徴についても、単なるカテゴリ情報だけでなく、ユーザーの評価やレビューから得られる感情分析の結果を取り入れることで、より豊かな特徴表現が可能になります。さらに、自己教師あり学習や転移学習を活用することで、異なる市場間での知識の移転を促進し、ユーザーとアイテムの関係性をより深く理解することができるでしょう。これにより、CMRシステムは、ユーザーの多様な嗜好に応じた精度の高い推薦を実現することが期待されます。