論文の概要: I$^3$-MRec: Invariant Learning with Information Bottleneck for Incomplete Modality Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.04247v2
• Date: Fri, 15 Aug 2025 09:40:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-18 14:51:23.554459
• Title: I$^3$-MRec: Invariant Learning with Information Bottleneck for Incomplete Modality Recommendation
• Title（参考訳）: I$^3$-MRec:不完全モダリティ勧告のための情報ボトルネックによる不変学習
• Authors: Huilin Chen, Miaomiao Cai, Fan Liu, Zhiyong Cheng, Richang Hong, Meng Wang,
• Abstract要約: textbfIncomplete textbfModality textbfRecommendationのボトルネック原理で学習する textbfI$3$-MRec を紹介する。 I$3$-MRecは、(i)クロスモーダルな選好不変性、(ii)コンパクトで効果的なマルチモーダル表現の2つの重要な性質を強制する。 I$3$-MRec は、様々なモダリティを欠くシナリオで既存の最先端の MRS メソッドを一貫して上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.37107069331169
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal recommender systems (MRS) improve recommendation performance by integrating complementary semantic information from multiple modalities. However, the assumption of complete multimodality rarely holds in practice due to missing images and incomplete descriptions, hindering model robustness and generalization. To address these challenges, we introduce a novel method called \textbf{I$^3$-MRec}, which uses \textbf{I}nvairant learning with \textbf{I}nformation bottleneck principle for \textbf{I}ncomplete \textbf{M}odality \textbf{Rec}ommendation. To achieve robust performance in missing modality scenarios, I$^3$-MRec enforces two pivotal properties: (i) cross-modal preference invariance, ensuring consistent user preference modeling across varying modality environments, and (ii) compact yet effective multimodal representation, as modality information becomes unreliable in such scenarios, reducing the dependence on modality-specific information is particularly important. By treating each modality as a distinct semantic environment, I$^3$-MRec employs invariant risk minimization (IRM) to learn preference-oriented representations. In parallel, a missing-aware fusion module is developed to explicitly simulate modality-missing scenarios. Built upon the Information Bottleneck (IB) principle, the module aims to preserve essential user preference signals across these scenarios while effectively compressing modality-specific information. Extensive experiments conducted on three real-world datasets demonstrate that I$^3$-MRec consistently outperforms existing state-of-the-art MRS methods across various modality-missing scenarios, highlighting its effectiveness and robustness in practical applications.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルリコメンデータシステム(MRS)は、複数のモーダルから補完的なセマンティック情報を統合することにより、レコメンデーション性能を向上させる。 しかし、完全なマルチモーダリティの仮定は、画像の欠如や不完全な記述、モデルの堅牢性や一般化を妨げるために、実際にはほとんど成り立たない。 これらの課題に対処するために、我々は、 \textbf{I}nvairant Learning と \textbf{I}ncomplete \textbf{M}odality \textbf{Rec}ommendation を併用した \textbf{I}nvairant Learning という新しい手法を導入する。 I$^3$-MRecは、モダリティの欠如におけるロバストな性能を達成するために、2つの重要な特性を強制する。 (i)クロスモーダルな選好不変性、様々なモーダル環境における一貫したユーザ選好モデリングの確保、 (II)コンパクトで効果的なマルチモーダル表現は、そのようなシナリオではモダリティ情報が信頼できないため、モダリティ固有の情報への依存を減らすことが特に重要である。 それぞれのモダリティを異なる意味環境として扱うことで、I$^3$-MRecは不変リスク最小化(IRM)を用いて嗜好指向の表現を学習する。 並行して、モダリティ欠落シナリオを明示的にシミュレートするために、欠落を認識した融合モジュールが開発された。 このモジュールは、IB(Information Bottleneck)の原則に基づいており、これらのシナリオにまたがる重要なユーザー嗜好信号を効果的に圧縮しながら保持することを目的としている。 3つの実世界のデータセットで実施された大規模な実験により、I$^3$-MRecは様々なモダリティを欠いたシナリオで既存の最先端のMSS手法を一貫して上回り、実用的応用におけるその有効性と堅牢性を強調している。

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