論文の概要: Multimodal Pretraining and Generation for Recommendation: A Tutorial
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06927v1
- Date: Sat, 11 May 2024 06:15:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-11 00:30:31.791612
- Title: Multimodal Pretraining and Generation for Recommendation: A Tutorial
- Title（参考訳）: 勧告のためのマルチモーダル事前学習と生成:チュートリアル
- Authors: Jieming Zhu, Chuhan Wu, Rui Zhang, Zhenhua Dong,
- Abstract要約: チュートリアルは、マルチモーダル事前学習、マルチモーダル生成、産業アプリケーションという3つの部分で構成されている。
マルチモーダル・レコメンデーションの迅速な理解を促進することを目的としており、この進化する景観の今後の発展について有意義な議論を促進することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.07497722719509
- License:
- Abstract: Personalized recommendation stands as a ubiquitous channel for users to explore information or items aligned with their interests. Nevertheless, prevailing recommendation models predominantly rely on unique IDs and categorical features for user-item matching. While this ID-centric approach has witnessed considerable success, it falls short in comprehensively grasping the essence of raw item contents across diverse modalities, such as text, image, audio, and video. This underutilization of multimodal data poses a limitation to recommender systems, particularly in the realm of multimedia services like news, music, and short-video platforms. The recent surge in pretraining and generation techniques presents both opportunities and challenges in the development of multimodal recommender systems. This tutorial seeks to provide a thorough exploration of the latest advancements and future trajectories in multimodal pretraining and generation techniques within the realm of recommender systems. The tutorial comprises three parts: multimodal pretraining, multimodal generation, and industrial applications and open challenges in the field of recommendation. Our target audience encompasses scholars, practitioners, and other parties interested in this domain. By providing a succinct overview of the field, we aspire to facilitate a swift understanding of multimodal recommendation and foster meaningful discussions on the future development of this evolving landscape.
- Abstract（参考訳）: パーソナライズされたレコメンデーションは、ユーザが自分の興味に合った情報やアイテムを探索するための、ユビキタスなチャネルである。
それでも、一般的なレコメンデーションモデルは、主にユーザとイテムのマッチングにユニークなIDとカテゴリ機能に依存している。
このID中心のアプローチは、かなりの成功を収めたものの、テキスト、画像、オーディオ、ビデオなど、さまざまなモダリティにまたがる生の項目の内容の包括的把握には至っていない。
このマルチモーダルデータの非活用は、特にニュース、音楽、ショートビデオプラットフォームといったマルチメディアサービスの領域において、レコメンデーションシステムに制限をもたらす。
近年のプレトレーニングと生成技術の増加は、マルチモーダルレコメンデータシステムの開発における機会と課題の両方を示している。
本チュートリアルは,レコメンデーションシステムの領域内でのマルチモーダル事前学習と生成技術における最新の進歩と今後の軌道の徹底的な探索を目的とする。
チュートリアルは、マルチモーダル・プレトレーニング、マルチモーダル・ジェネレーション、産業応用の3つの部分と、レコメンデーション分野におけるオープン・チャレンジからなる。
対象とする読者には、この領域に関心のある学者、実践者、その他の関係者が含まれます。
この分野の簡潔な概要を提供することで、我々は、マルチモーダルレコメンデーションの迅速な理解を促進し、この進化する風景の今後の発展に関する有意義な議論を促進することを目指している。
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