論文の概要: Causal Inspired Multi Modal Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12325v1
• Date: Tue, 14 Oct 2025 09:29:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 19:02:32.269341
• Title: Causal Inspired Multi Modal Recommendation
• Title（参考訳）: 因果性インスパイアされたマルチモーダルレコメンデーション
• Authors: Jie Yang, Chenyang Gu, Zixuan Liu,
• Abstract要約: マルチモーダルレコメンデーションシステムは、eコマースとオンライン広告におけるパーソナライズされたレコメンデーションを強化する。 既存の方法は、しばしば2つの重要なバイアス、すなわちモーダル・コンファウンディングと相互作用バイアスを見落としている。 本稿では,これらの課題に対処するためのCausal-inspired Multimodal Recommendation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）: 7.356256402158066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal recommender systems enhance personalized recommendations in e-commerce and online advertising by integrating visual, textual, and user-item interaction data. However, existing methods often overlook two critical biases: (i) modal confounding, where latent factors (e.g., brand style or product category) simultaneously drive multiple modalities and influence user preference, leading to spurious feature-preference associations; (ii) interaction bias, where genuine user preferences are mixed with noise from exposure effects and accidental clicks. To address these challenges, we propose a Causal-inspired multimodal Recommendation framework. Specifically, we introduce a dual-channel cross-modal diffusion module to identify hidden modal confounders, utilize back-door adjustment with hierarchical matching and vector-quantized codebooks to block confounding paths, and apply front-door adjustment combined with causal topology reconstruction to build a deconfounded causal subgraph. Extensive experiments on three real-world e-commerce datasets demonstrate that our method significantly outperforms state-of-the-art baselines while maintaining strong interpretability.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルレコメンデータシステムは、視覚的、テキスト的、ユーザとイテムのインタラクションデータを統合することで、電子商取引およびオンライン広告におけるパーソナライズされたレコメンデーションを強化する。 しかし、既存の方法はしばしば2つの重要なバイアスを見落とします。 一 遅滞要因(例えば、ブランドスタイル又は製品カテゴリー)が同時に複数のモダリティを推進し、利用者の嗜好に影響を及ぼし、刺激的な特徴選好関係に繋がるモーダル・コンバウンディング (II) 実際のユーザの嗜好と露出効果や偶然クリックのノイズが混ざり合った相互作用バイアス。 これらの課題に対処するため、我々はCausal-inspired multimodal Recommendationフレームワークを提案する。 具体的には,二重チャネルのクロスモーダル拡散モジュールを導入して,隠蔽されたモダル共同創設者を識別し,階層的マッチングとベクトル量子化されたコードブックによるバックドア調整を用いて,境界経路をブロックし,因果的トポロジー再構成と組み合わせてフロントドア調整を適用して因果的部分グラフを構築する。 3つの実世界のeコマースデータセットに対する大規模な実験は、我々の手法が強い解釈性を維持しながら最先端のベースラインを大幅に上回っていることを示している。

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