論文の概要: RAG-VisualRec: An Open Resource for Vision- and Text-Enhanced Retrieval-Augmented Generation in Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20817v1
• Date: Wed, 25 Jun 2025 20:32:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-27 19:53:09.880457
• Title: RAG-VisualRec: An Open Resource for Vision- and Text-Enhanced Retrieval-Augmented Generation in Recommendation
• Title（参考訳）: RAG-VisualRec:レコメンデーションにおける視覚とテキストの強化された検索生成のためのオープンリソース
• Authors: Ali Tourani, Fatemeh Nazary, Yashar Deldjoo,
• Abstract要約: 本稿では,映画分野におけるマルチモーダルレコメンデータシステムの開発課題について述べる。 本稿では,LLM生成したプロット記述とトレーラ由来の視覚的埋め込みを統合パイプラインに組み込むリソースを提案する。 CCAをベースとした核融合は単調なベースラインに比べてリコールを著しく促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.426503212489745
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper addresses the challenge of developing multimodal recommender systems for the movie domain, where limited metadata (e.g., title, genre) often hinders the generation of robust recommendations. We introduce a resource that combines LLM-generated plot descriptions with trailer-derived visual embeddings in a unified pipeline supporting both Retrieval-Augmented Generation (RAG) and collaborative filtering. Central to our approach is a data augmentation step that transforms sparse metadata into richer textual signals, alongside fusion strategies (e.g., PCA, CCA) that integrate visual cues. Experimental evaluations demonstrate that CCA-based fusion significantly boosts recall compared to unimodal baselines, while an LLM-driven re-ranking step further improves NDCG, particularly in scenarios with limited textual data. By releasing this framework, we invite further exploration of multi-modal recommendation techniques tailored to cold-start, novelty-focused, and domain-specific settings. All code, data, and detailed documentation are publicly available at: https://github.com/RecSys-lab/RAG-VisualRec
• Abstract（参考訳）: 本稿では,制限されたメタデータ(タイトル,ジャンルなど)が堅牢なレコメンデーションの発生を妨げることの多い,映画ドメインのためのマルチモーダルレコメンデーションシステムの開発という課題に対処する。 本稿では,LLM生成したプロット記述とトレーラー由来の視覚的埋め込みを組み合わせた資源を,レトリーバル拡張生成(RAG)と協調フィルタリングの両方をサポートする統一パイプラインに導入する。 我々のアプローチの中心は、スパースメタデータをよりリッチなテキスト信号に変換するデータ拡張ステップと、ビジュアルキューを統合する融合戦略(例えば、PCA、CCA)です。 CCAをベースとした核融合は単調なベースラインに比べてリコールを著しく促進する一方、LCMによる再ランクステップは、特にテキストデータに制限のあるシナリオにおいて、NDCGをさらに改善する。 このフレームワークをリリースすることによって、コールドスタート、ノベルティ重視、ドメイン固有の設定に適したマルチモーダルレコメンデーション技術をさらに探求する。 すべてのコード、データ、詳細なドキュメントは、https://github.com/RecSys-lab/RAG-VisualRecで公開されている。

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