論文の概要: GUME: Graphs and User Modalities Enhancement for Long-Tail Multimodal Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12338v1
- Date: Wed, 17 Jul 2024 06:29:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-18 18:17:30.656103
- Title: GUME: Graphs and User Modalities Enhancement for Long-Tail Multimodal Recommendation
- Title（参考訳）: GUME: 長期マルチモーダル勧告のためのグラフとユーザモダリティ向上
- Authors: Guojiao Lin, Zhen Meng, Dongjie Wang, Qingqing Long, Yuanchun Zhou, Meng Xiao,
- Abstract要約: 本稿では,長期マルチモーダルレコメンデーションのための新しいグラフとユーザモダリティエンハンスメント(GUME)を提案する。
具体的には、アイテム間のマルチモーダルな類似性を用いて、まずユーザ-テムグラフを拡張します。
次に、明示的なインタラクション機能と拡張された関心機能という2つのタイプのユーザモダリティを構築します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.1192216083304
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multimodal recommendation systems (MMRS) have received considerable attention from the research community due to their ability to jointly utilize information from user behavior and product images and text. Previous research has two main issues. First, many long-tail items in recommendation systems have limited interaction data, making it difficult to learn comprehensive and informative representations. However, past MMRS studies have overlooked this issue. Secondly, users' modality preferences are crucial to their behavior. However, previous research has primarily focused on learning item modality representations, while user modality representations have remained relatively simplistic.To address these challenges, we propose a novel Graphs and User Modalities Enhancement (GUME) for long-tail multimodal recommendation. Specifically, we first enhance the user-item graph using multimodal similarity between items. This improves the connectivity of long-tail items and helps them learn high-quality representations through graph propagation. Then, we construct two types of user modalities: explicit interaction features and extended interest features. By using the user modality enhancement strategy to maximize mutual information between these two features, we improve the generalization ability of user modality representations. Additionally, we design an alignment strategy for modality data to remove noise from both internal and external perspectives. Extensive experiments on four publicly available datasets demonstrate the effectiveness of our approach.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダルレコメンデーションシステム(MMRS)は,ユーザ行動や製品イメージ,テキストなどの情報を共同で活用する能力から,研究コミュニティから大きな注目を集めている。
これまでの研究には2つの問題があった。
まず,レコメンデーションシステムにおける多くのロングテール項目は,インタラクションデータに制限があり,包括的かつ情報的表現の習得が困難である。
しかし、過去のMMRS研究はこの問題を見落としている。
第二に、ユーザのモダリティ嗜好は行動に不可欠である。
しかし,従来の研究は主に項目のモダリティ表現の学習に重点を置いていたが,ユーザモダリティ表現は比較的単純であり,これらの課題に対処するために,長期マルチモーダルレコメンデーションのための新しいグラフとユーザモダリティ拡張(GUME)を提案する。
具体的には、アイテム間のマルチモーダルな類似性を用いて、まずユーザ-テムグラフを拡張します。
これにより、ロングテールアイテムの接続性が向上し、グラフの伝搬を通じて高品質な表現を学ぶのに役立ちます。
次に,明示的なインタラクション機能と拡張された関心機能という,2種類のユーザモダリティを構築した。
これら2つの特徴間の相互情報を最大化するために,ユーザモダリティ拡張戦略を用いることで,ユーザモダリティ表現の一般化能力を向上させる。
さらに、内部と外部の両方の観点からノイズを取り除くために、モダリティデータのアライメント戦略を設計する。
4つの公開データセットに対する大規模な実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
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