論文の概要: Dynamic Multimodal Fusion via Meta-Learning Towards Micro-Video Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07110v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 07:51:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:25:53.392032
• Title: Dynamic Multimodal Fusion via Meta-Learning Towards Micro-Video Recommendation
• Title（参考訳）: マイクロビデオレコメンデーションに向けたメタラーニングによる動的マルチモーダル核融合
• Authors: Han Liu, Yinwei Wei, Fan Liu, Wenjie Wang, Liqiang Nie, Tat-Seng Chua,
• Abstract要約: メタマルチモーダルフュージョン(MetaMMF)と呼ばれるメタラーニングに基づく新しいマルチモーダルフュージョンフレームワークを開発する。 メタMMFは、入力タスクのマルチモーダル特徴から抽出されたメタ情報に基づいて、メタラーナを介して、アイテム固有の融合関数としてニューラルネットワークをパラメータ化する。 我々は3つのベンチマークデータセットに対して広範な実験を行い、最先端のマルチモーダルレコメンデーションモデルに対する大幅な改善を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.82707398481273
• License:
• Abstract: Multimodal information (e.g., visual, acoustic, and textual) has been widely used to enhance representation learning for micro-video recommendation. For integrating multimodal information into a joint representation of micro-video, multimodal fusion plays a vital role in the existing micro-video recommendation approaches. However, the static multimodal fusion used in previous studies is insufficient to model the various relationships among multimodal information of different micro-videos. In this paper, we develop a novel meta-learning-based multimodal fusion framework called Meta Multimodal Fusion (MetaMMF), which dynamically assigns parameters to the multimodal fusion function for each micro-video during its representation learning. Specifically, MetaMMF regards the multimodal fusion of each micro-video as an independent task. Based on the meta information extracted from the multimodal features of the input task, MetaMMF parameterizes a neural network as the item-specific fusion function via a meta learner. We perform extensive experiments on three benchmark datasets, demonstrating the significant improvements over several state-of-the-art multimodal recommendation models, like MMGCN, LATTICE, and InvRL. Furthermore, we lighten our model by adopting canonical polyadic decomposition to improve the training efficiency, and validate its effectiveness through experimental results. Codes are available at https://github.com/hanliu95/MetaMMF.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル情報(例えば、視覚、音響、テキスト)は、マイクロビデオレコメンデーションのための表現学習を強化するために広く利用されている。 マイクロビデオのジョイント表現にマルチモーダル情報を統合するためには,既存のマイクロビデオレコメンデーションアプローチにおいて,マルチモーダル融合が重要な役割を果たす。 しかし、従来の研究では、様々なマイクロビデオのマルチモーダル情報間の様々な関係をモデル化するには、静的なマルチモーダル融合は不十分である。 本稿ではメタマルチモーダルフュージョン(MetaMMF)と呼ばれるメタラーニングに基づく新しいマルチモーダルフュージョンフレームワークを開発する。 具体的には、MetaMMFは各マイクロビデオのマルチモーダル融合を独立したタスクとみなしている。 メタMMFは、入力タスクのマルチモーダル特徴から抽出されたメタ情報に基づいて、メタラーナを介して、アイテム固有の融合関数としてニューラルネットワークをパラメータ化する。 我々は3つのベンチマークデータセットに対して広範な実験を行い、MMGCN、LATTICE、InvRLといった最先端のマルチモーダルレコメンデーションモデルに対する大幅な改善を実証した。 さらに, 正準多進分解を応用してトレーニング効率を向上し, 実験結果による有効性を検証することにより, モデルの軽量化を図る。 コードはhttps://github.com/hanliu95/MetaMMF.comで入手できる。

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