論文の概要: SynerGraph: An Integrated Graph Convolution Network for Multimodal Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19031v1
• Date: Wed, 29 May 2024 12:18:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 23:33:22.264085
• Title: SynerGraph: An Integrated Graph Convolution Network for Multimodal Recommendation
• Title（参考訳）: SynerGraph:マルチモーダルレコメンデーションのための統合グラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Mert Burabak, Tevfik Aytekin,
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダルデータの統合と浄化に焦点をあてた,マルチモーダルレコメンデーションシステムに対する新しいアプローチを提案する。 各種データからノイズを除去するフィルタを開発し,提案手法の信頼性を高めた。 我々は、各データセットに対するトップKスパリフィケーションの影響を調査し、不適合と過適合のバランスをとる最適な値を発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3812010983144802
• License:
• Abstract: This article presents a novel approach to multimodal recommendation systems, focusing on integrating and purifying multimodal data. Our methodology starts by developing a filter to remove noise from various types of data, making the recommendations more reliable. We studied the impact of top-K sparsification on different datasets, finding optimal values that strike a balance between underfitting and overfitting concerns. The study emphasizes the significant role of textual information compared to visual data in providing a deep understanding of items. We conducted sensitivity analyses to understand how different modalities and the use of purifier circle loss affect the efficiency of the model. The findings indicate that systems that incorporate multiple modalities perform better than those relying on just one modality. Our approach highlights the importance of modality purifiers in filtering out irrelevant data, ensuring that user preferences remain relevant. Models without modality purifiers showed reduced performance, emphasizing the need for effective integration of pre-extracted features. The proposed model, which includes an novel self supervised auxiliary task, shows promise in accurately capturing user preferences. The main goal of the fusion technique is to enhance the modeling of user preferences by combining knowledge with item information, utilizing sophisticated language models. Extensive experiments show that our model produces better results than the existing state-of-the-art multimodal recommendation systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチモーダルデータの統合と浄化に焦点をあてた,マルチモーダルレコメンデーションシステムに対する新しいアプローチを提案する。 提案手法は,様々な種類のデータからノイズを除去するフィルタを開発し,レコメンデーションをより信頼性の高いものにすることから始まる。 我々は、各データセットに対するトップKスパリフィケーションの影響を調査し、不適合と過適合のバランスをとる最適な値を発見した。 この研究は、アイテムを深く理解する上で、視覚データと比較して、テキスト情報の重要性を強調している。 感度解析を行い,各モードの違いとパーファイア円損失の利用がモデルの効率に与える影響について検討した。 その結果,複数のモダリティを組み込んだシステムは,一つのモダリティに頼っているシステムよりも優れていた。 当社のアプローチでは,無関係なデータをフィルタリングする上で,モダリティ浄化の重要性を強調し,ユーザの嗜好が引き続き適切であることを保証している。 モーダルパーファイアのないモデルは性能を低下させ、事前抽出された特徴の効果的な統合の必要性を強調した。 提案手法は,新規な自己監督型補助タスクを含むモデルであり,ユーザの好みを正確に把握する上での有望性を示す。 融合技術の主な目的は、洗練された言語モデルを利用して、知識とアイテム情報を組み合わせることで、ユーザの好みのモデリングを強化することである。 大規模な実験により、我々のモデルは既存の最先端マルチモーダルレコメンデーションシステムよりも優れた結果が得られることが示された。

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