論文の概要: Generating with Fairness: A Modality-Diffused Counterfactual Framework for Incomplete Multimodal Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11916v3
• Date: Tue, 18 Feb 2025 09:29:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:00:54.451891
• Title: Generating with Fairness: A Modality-Diffused Counterfactual Framework for Incomplete Multimodal Recommendations
• Title（参考訳）: 不完全なマルチモーダルレコメンデーションのためのモダリティ微分対実フレームワーク
• Authors: Jin Li, Shoujin Wang, Qi Zhang, Shui Yu, Fang Chen,
• Abstract要約: 不完全なマルチモーダルレコメンデーションのための新しいModality-Diffused Counterfactual (MoDiCF)フレームワークを提案する。 MoDiCFには、新しいモダリティ拡散データ補完モジュールと、新しいマルチモーダルリコメンデーションモジュールの2つの重要なモジュールがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.59598957355806
• License:
• Abstract: Incomplete scenario is a prevalent, practical, yet challenging setting in Multimodal Recommendations (MMRec), where some item modalities are missing due to various factors. Recently, a few efforts have sought to improve the recommendation accuracy by exploring generic structures from incomplete data. However, two significant gaps persist: 1) the difficulty in accurately generating missing data due to the limited ability to capture modality distributions; and 2) the critical but overlooked visibility bias, where items with missing modalities are more likely to be disregarded due to the prioritization of items' multimodal data over user preference alignment. This bias raises serious concerns about the fair treatment of items. To bridge these two gaps, we propose a novel Modality-Diffused Counterfactual (MoDiCF) framework for incomplete multimodal recommendations. MoDiCF features two key modules: a novel modality-diffused data completion module and a new counterfactual multimodal recommendation module. The former, equipped with a particularly designed multimodal generative framework, accurately generates and iteratively refines missing data from learned modality-specific distribution spaces. The latter, grounded in the causal perspective, effectively mitigates the negative causal effects of visibility bias and thus assures fairness in recommendations. Both modules work collaboratively to address the two aforementioned significant gaps for generating more accurate and fair results. Extensive experiments on three real-world datasets demonstrate the superior performance of MoDiCF in terms of both recommendation accuracy and fairness. The code and processed datasets are released at https://github.com/JinLi-i/MoDiCF.
• Abstract（参考訳）: 不完全なシナリオは、様々な要因によりいくつかの項目のモダリティが欠落しているマルチモーダルレコメンデーション(MMRec)において、一般的で実用的で難しい設定である。 近年,不完全データからジェネリック構造を探索することで,推薦精度の向上を試みている。 しかし、2つの大きなギャップは残る。 1 モダリティ分布を捉える能力に制限があるため、正確に欠落データを生成することの難しさ 2) 利用者の嗜好の整合性よりも項目のマルチモーダルデータの優先順位付けが優先されるため,モダリティが欠如している項目は無視される傾向にある。 このバイアスは、アイテムの公平な扱いに関する深刻な懸念を引き起こす。 これら2つのギャップを埋めるため,不完全なマルチモーダルレコメンデーションのためのモディファクト(MoDiCF)フレームワークを提案する。 MoDiCFには、新しいモダリティ拡散データ補完モジュールと、新しいマルチモーダルリコメンデーションモジュールの2つの重要なモジュールがある。 前者は、特に設計された多モード生成フレームワークを備え、学習されたモダリティ固有の分布空間から欠落したデータを正確に生成し、反復的に洗練する。 後者は因果的視点に基づいており、視認性バイアスの負の因果的影響を効果的に軽減し、レコメンデーションにおける公平性を保証する。 どちらのモジュールも、上記の2つの大きなギャップに対処するために協力して働き、より正確で公正な結果を生み出す。 3つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、推奨精度と公正性の両方の観点から、MoDiCFの優れた性能を示す。 コードと処理されたデータセットはhttps://github.com/JinLi-i/MoDiCFで公開されている。

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