論文の概要: An Empirical Study of Training ID-Agnostic Multi-modal Sequential Recommenders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17372v5
• Date: Mon, 07 Oct 2024 07:33:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 14:01:44.837211
• Title: An Empirical Study of Training ID-Agnostic Multi-modal Sequential Recommenders
• Title（参考訳）: ID非依存型マルチモーダルシーケンスレコメンデーションの実証的研究
• Authors: Youhua Li, Hanwen Du, Yongxin Ni, Yuanqi He, Junchen Fu, Xiangyan Liu, Qi Guo,
• Abstract要約: Sequential Recommendation (SR) は、過去のインタラクションに基づいて、将来のユーザとイテムのインタラクションを予測することを目的としている。 多くのSRアプローチはユーザIDとアイテムIDに重点を置いているが、テキストや画像のようなマルチモーダル信号を通じて世界に対する人間の認識は、研究者にIDを使わずにマルチモーダル情報からSRを構築するよう促している。 本稿では,シンプルで普遍的なtextbfMulti-textbfModal textbfSequential textbfRecommendation (textbfMMSR) フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1093882314734285
• License:
• Abstract: Sequential Recommendation (SR) aims to predict future user-item interactions based on historical interactions. While many SR approaches concentrate on user IDs and item IDs, the human perception of the world through multi-modal signals, like text and images, has inspired researchers to delve into constructing SR from multi-modal information without using IDs. However, the complexity of multi-modal learning manifests in diverse feature extractors, fusion methods, and pre-trained models. Consequently, designing a simple and universal \textbf{M}ulti-\textbf{M}odal \textbf{S}equential \textbf{R}ecommendation (\textbf{MMSR}) framework remains a formidable challenge. We systematically summarize the existing multi-modal related SR methods and distill the essence into four core components: visual encoder, text encoder, multimodal fusion module, and sequential architecture. Along these dimensions, we dissect the model designs, and answer the following sub-questions: First, we explore how to construct MMSR from scratch, ensuring its performance either on par with or exceeds existing SR methods without complex techniques. Second, we examine if MMSR can benefit from existing multi-modal pre-training paradigms. Third, we assess MMSR's capability in tackling common challenges like cold start and domain transferring. Our experiment results across four real-world recommendation scenarios demonstrate the great potential ID-agnostic multi-modal sequential recommendation. Our framework can be found at: https://github.com/MMSR23/MMSR.
• Abstract（参考訳）: Sequential Recommendation (SR) は、過去のインタラクションに基づいて、将来のユーザとイテムのインタラクションを予測することを目的としている。 多くのSRアプローチはユーザIDとアイテムIDに重点を置いているが、テキストや画像のようなマルチモーダル信号を通じて世界に対する人間の認識は、研究者にIDを使わずにマルチモーダル情報からSRを構築するよう促している。 しかし、マルチモーダル学習の複雑さは、多様な特徴抽出器、融合法、事前訓練されたモデルに現れる。 したがって、単純で普遍的な \textbf{M}ulti-\textbf{M}odal \textbf{S}equential \textbf{R}ecommendation (\textbf{MMSR}) フレームワークを設計することは、依然として恐ろしい課題である。 既存のマルチモーダル関連SR手法を体系的に要約し,その概念をビジュアルエンコーダ,テキストエンコーダ,マルチモーダル融合モジュール,シーケンシャルアーキテクチャの4つのコアコンポーネントに抽出する。 まず、MMSRをスクラッチから構築する方法を検討し、その性能を既存のSR手法と同等かそれ以上に保証する。 第二に、MMSRが既存のマルチモーダル事前学習パラダイムの恩恵を受けることができるかどうかを検討する。 第3に、コールドスタートやドメイン転送といった一般的な課題に対処するMMSRの能力を評価する。 実世界の4つのレコメンデーションシナリオにまたがる実験結果から,ID非依存型マルチモーダルシーケンシャルレコメンデーションの可能性を示す。 私たちのフレームワークは、https://github.com/MMSR23/MMSRで確認できます。

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