論文の概要: Does Multimodality Improve Recommender Systems as Expected? A Critical Analysis and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.05377v1
• Date: Thu, 07 Aug 2025 13:21:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-08 18:59:39.874325
• Title: Does Multimodality Improve Recommender Systems as Expected? A Critical Analysis and Future Directions
• Title（参考訳）: マルチモーダリティはレコメンダシステムを改善するのか? : 批判的分析と今後の方向性
• Authors: Hongyu Zhou, Yinan Zhang, Aixin Sun, Zhiqi Shen,
• Abstract要約: マルチモーダルレコメンデーションシステムは、多種多様なデータ型を統合することで、パフォーマンスを向上させる可能性が高まっている。 しかし、この統合の実際の利点ははっきりしないままであり、いつ、どのように本当にレコメンデーションを強化するのかという疑問が持ち上がっている。 4次元にわたるマルチモーダルレコメンデーションを体系的に評価するための構造化評価フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.21847626165085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal recommendation systems are increasingly popular for their potential to improve performance by integrating diverse data types. However, the actual benefits of this integration remain unclear, raising questions about when and how it truly enhances recommendations. In this paper, we propose a structured evaluation framework to systematically assess multimodal recommendations across four dimensions: Comparative Efficiency, Recommendation Tasks, Recommendation Stages, and Multimodal Data Integration. We benchmark a set of reproducible multimodal models against strong traditional baselines and evaluate their performance on different platforms. Our findings show that multimodal data is particularly beneficial in sparse interaction scenarios and during the recall stage of recommendation pipelines. We also observe that the importance of each modality is task-specific, where text features are more useful in e-commerce and visual features are more effective in short-video recommendations. Additionally, we explore different integration strategies and model sizes, finding that Ensemble-Based Learning outperforms Fusion-Based Learning, and that larger models do not necessarily deliver better results. To deepen our understanding, we include case studies and review findings from other recommendation domains. Our work provides practical insights for building efficient and effective multimodal recommendation systems, emphasizing the need for thoughtful modality selection, integration strategies, and model design.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルレコメンデーションシステムは、多種多様なデータ型を統合することで、パフォーマンスを向上させる可能性が高まっている。 しかし、この統合の実際の利点ははっきりしないままであり、いつ、どのように本当にレコメンデーションを強化するのかという疑問が持ち上がっている。 本稿では,比較効率,勧告タスク,勧告ステージ,マルチモーダルデータ統合の4次元にわたるマルチモーダルレコメンデーションを体系的に評価するための構造化評価フレームワークを提案する。 再現可能なマルチモーダルモデルの集合を、従来の強靭なベースラインに対してベンチマークし、異なるプラットフォーム上での性能を評価する。 この結果から,マルチモーダルデータは,スパース相互作用のシナリオやリコメンデーションパイプラインのリコール段階において特に有用であることが示唆された。 また、各モダリティの重要性はタスク固有であり、テキスト機能はEコマースにおいてより有用であり、視覚的特徴はショートビデオレコメンデーションにおいてより効果的である。 さらに、異なる統合戦略とモデルサイズを検討し、Ensemble-Based LearningがFusion-Based Learningより優れており、大きなモデルが必ずしもより良い結果をもたらすとは限らないことを発見した。 理解を深めるために、ケーススタディと他のレコメンデーションドメインからのレビュー結果を含める。 本研究は,効率的かつ効果的なマルチモーダルレコメンデーションシステムを構築するための実践的な洞察を提供し,思考的モダリティ選択,統合戦略,モデル設計の必要性を強調している。

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