論文の概要: A Multimodal Single-Branch Embedding Network for Recommendation in Cold-Start and Missing Modality Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17864v1
• Date: Thu, 26 Sep 2024 14:12:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-28 18:44:56.983217
• Title: A Multimodal Single-Branch Embedding Network for Recommendation in Cold-Start and Missing Modality Scenarios
• Title（参考訳）: 勧告のためのマルチモーダルシングルブランチ埋め込みネットワーク コールドスタートとミスモードシナリオ
• Authors: Christian Ganh\"or, Marta Moscati, Anna Hausberger, Shah Nawaz, Markus Schedl
• Abstract要約: 勧告のためのマルチモーダルシングルブランチ埋め込みネットワーク(SiBraR)を利用した,マルチモーダルレコメンデーションのための新しい手法を提案する。 SiBraRは、異なるモダリティ上の同一の単一ブランチ埋め込みネットワークを使用して、インタラクションデータとマルチモーダル側情報をエンコードする。 我々は,SiBraRの勧告がモダリティの欠如のシナリオにおいて正確であることを示し,モデルが異なるモダリティを共有埋め込み空間の同じ領域にマッピング可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.593268426317609
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most recommender systems adopt collaborative filtering (CF) and provide recommendations based on past collective interactions. Therefore, the performance of CF algorithms degrades when few or no interactions are available, a scenario referred to as cold-start. To address this issue, previous work relies on models leveraging both collaborative data and side information on the users or items. Similar to multimodal learning, these models aim at combining collaborative and content representations in a shared embedding space. In this work we propose a novel technique for multimodal recommendation, relying on a multimodal Single-Branch embedding network for Recommendation (SiBraR). Leveraging weight-sharing, SiBraR encodes interaction data as well as multimodal side information using the same single-branch embedding network on different modalities. This makes SiBraR effective in scenarios of missing modality, including cold start. Our extensive experiments on large-scale recommendation datasets from three different recommendation domains (music, movie, and e-commerce) and providing multimodal content information (audio, text, image, labels, and interactions) show that SiBraR significantly outperforms CF as well as state-of-the-art content-based RSs in cold-start scenarios, and is competitive in warm scenarios. We show that SiBraR's recommendations are accurate in missing modality scenarios, and that the model is able to map different modalities to the same region of the shared embedding space, hence reducing the modality gap.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの推奨システムはコラボレーティブ・フィルタリング(CF)を採用し、過去の集合的相互作用に基づいたレコメンデーションを提供する。 したがって、CFアルゴリズムの性能は、相互作用がほとんど、あるいは全くない場合に低下し、コールドスタートと呼ばれるシナリオが生じる。 この問題に対処するため、これまでの作業は、ユーザやアイテムに関するコラボレーションデータとサイド情報の両方を活用するモデルに依存していた。 マルチモーダル学習と同様に、これらのモデルは共有埋め込み空間における協調的表現とコンテンツ表現を組み合わせることを目的としている。 本研究では,マルチモーダルなレコメンデーションのための,マルチモーダルなシングルブランチ埋め込みネットワーク(SiBraR)を用いた新しいレコメンデーション手法を提案する。 ウェイトシェアリングを活用して、SiBraRは、異なるモダリティ上の同じシングルブランチ埋め込みネットワークを使用して、インタラクションデータとマルチモーダルサイド情報をエンコードする。 これにより、SiBraRはコールドスタートを含むモダリティの欠如のシナリオで有効である。 3つの異なるレコメンデーションドメイン(音楽、映画、eコマース)からの大規模レコメンデーションデータセットの大規模な実験を行い、マルチモーダルコンテンツ情報(オーディオ、テキスト、画像、ラベル、インタラクション)を提供することで、SiBraRはコールドスタートシナリオにおける最先端のコンテンツベースRSとCFを著しく上回り、温かいシナリオで競合することを示す。 我々は,SiBraRの勧告がモダリティの欠如のシナリオにおいて正確であることを示し,モデルが異なるモダリティを共有埋め込み空間の同じ領域にマッピングし,モダリティのギャップを小さくすることができることを示した。

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