論文の概要: Do Recommender Systems Really Leverage Multimodal Content? A Comprehensive Analysis on Multimodal Representations for Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.04571v1
• Date: Wed, 06 Aug 2025 15:53:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-07 20:09:22.802825
• Title: Do Recommender Systems Really Leverage Multimodal Content? A Comprehensive Analysis on Multimodal Representations for Recommendation
• Title（参考訳）: レコメンダシステムは本当にマルチモーダルコンテンツを活用しているか? : 勧告のためのマルチモーダル表現に関する包括的分析
• Authors: Claudio Pomo, Matteo Attimonelli, Danilo Danese, Fedelucio Narducci, Tommaso Di Noia,
• Abstract要約: マルチモーダル・レコメンダ・システムは異種コンテンツの統合によるレコメンデーションの精度向上を目的としている。 効果はあるものの、それらの利得が真のマルチモーダル理解によるものなのか、あるいはモデルの複雑さの増加によるものなのかは定かではない。 本研究は,マルチモーダルな項目埋め込みの役割を考察し,表現の意味的情報性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.37169920239321
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal Recommender Systems aim to improve recommendation accuracy by integrating heterogeneous content, such as images and textual metadata. While effective, it remains unclear whether their gains stem from true multimodal understanding or increased model complexity. This work investigates the role of multimodal item embeddings, emphasizing the semantic informativeness of the representations. Initial experiments reveal that embeddings from standard extractors (e.g., ResNet50, Sentence-Bert) enhance performance, but rely on modality-specific encoders and ad hoc fusion strategies that lack control over cross-modal alignment. To overcome these limitations, we leverage Large Vision-Language Models (LVLMs) to generate multimodal-by-design embeddings via structured prompts. This approach yields semantically aligned representations without requiring any fusion. Experiments across multiple settings show notable performance improvements. Furthermore, LVLMs embeddings offer a distinctive advantage: they can be decoded into structured textual descriptions, enabling direct assessment of their multimodal comprehension. When such descriptions are incorporated as side content into recommender systems, they improve recommendation performance, empirically validating the semantic depth and alignment encoded within LVLMs outputs. Our study highlights the importance of semantically rich representations and positions LVLMs as a compelling foundation for building robust and meaningful multimodal representations in recommendation tasks.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルレコメンダシステムは,画像やテキストメタデータなどの異種コンテンツを統合することで,レコメンデーションの精度を向上させることを目的としている。 効果はあるものの、それらの利得が真のマルチモーダル理解によるものなのか、あるいはモデルの複雑さの増加によるものなのかは定かではない。 本研究は,マルチモーダルな項目埋め込みの役割を考察し,表現の意味的情報性を強調した。 最初の実験では、標準抽出器(例えば、ResNet50、Sentence-Bert)からの埋め込みによって性能は向上するが、モダリティ固有のエンコーダや、クロスモーダルアライメントの制御に欠けるアドホック融合戦略に依存していることが明らかになった。 これらの制限を克服するために、LVLM(Large Vision-Language Models)を活用し、構造化されたプロンプトを介してマルチモーダル・バイ・デザインの埋め込みを生成する。 このアプローチは、融合を必要としない意味的に整合した表現をもたらす。 複数の設定での実験では、注目すべきパフォーマンス改善が示されている。 さらに、LVLMの埋め込みは、構造化されたテキスト記述に復号化することができ、マルチモーダル理解を直接評価することができるという、独特な利点がある。 このような記述をサイドコンテンツとしてレコメンデーションシステムに組み込むと、レコメンデーション性能を改善し、LVLM出力に符号化されたセマンティックディープとアライメントを実証的に検証する。 本研究は,レコメンデーションタスクにおいて,ロバストで有意義なマルチモーダル表現を構築する上で,LVLMの重要性を強調した。

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