論文の概要: VLSNR:Vision-Linguistics Coordination Time Sequence-aware News Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02946v1
• Date: Thu, 6 Oct 2022 14:27:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 15:50:28.736988
• Title: VLSNR:Vision-Linguistics Coordination Time Sequence-aware News Recommendation
• Title（参考訳）: VLSNR:Vision-Linguistics Coordination Time Sequence-Aware News Recommendation
• Authors: Songhao Han (1), Wei Huang (1), Xiaotian Luan (2) ((1) Beihang University, (2) Peking University)
• Abstract要約: マルチモーダルセマンティクスは、ユーザの時間的および長期的関心の理解を高めるのに有用である。 本研究では,視覚言語による時系列ニュースレコメンデーションを提案する。 また,大規模なマルチモーダルニュースレコメンデーションデータセットV-MINDを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: News representation and user-oriented modeling are both essential for news recommendation. Most existing methods are based on textual information but ignore the visual information and users' dynamic interests. However, compared to textual only content, multimodal semantics is beneficial for enhancing the comprehension of users' temporal and long-lasting interests. In our work, we propose a vision-linguistics coordinate time sequence news recommendation. Firstly, a pretrained multimodal encoder is applied to embed images and texts into the same feature space. Then the self-attention network is used to learn the chronological sequence. Additionally, an attentional GRU network is proposed to model user preference in terms of time adequately. Finally, the click history and user representation are embedded to calculate the ranking scores for candidate news. Furthermore, we also construct a large scale multimodal news recommendation dataset V-MIND. Experimental results show that our model outperforms baselines and achieves SOTA on our independently constructed dataset.
• Abstract（参考訳）: ニュース表現とユーザ指向モデリングはどちらもニュースレコメンデーションに不可欠である。 既存の手法の多くはテキスト情報に基づいているが、視覚情報やユーザの動的興味を無視する。 しかし、テキストのみのコンテンツと比較して、マルチモーダルセマンティクスはユーザの時間的・長期的関心の理解を高めるのに有用である。 本研究では,視覚言語による時系列ニュースレコメンデーションを提案する。 まず、事前訓練されたマルチモーダルエンコーダを用いて、画像とテキストを同じ特徴空間に埋め込む。 そして、自己注意ネットワークを用いて時系列を学習する。 さらに,ユーザの嗜好を適切にモデル化するための注意的GRUネットワークを提案する。 最後に、クリック履歴とユーザ表現を埋め込んで、候補ニュースのランキングスコアを算出する。 さらに,大規模なマルチモーダルニュースレコメンデーションデータセットV-MINDを構築した。 実験結果から,本モデルはベースラインより優れ,独立に構築したデータセット上でSOTAを実現することがわかった。

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