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BiVRec: Bidirectional View-based Multimodal Sequential Recommendation


Kernkonzepte
BivRec schlägt ein innovatives Framework vor, das die Empfehlungsaufgaben in beiden ID- und multimodalen Ansichten gemeinsam trainiert, um die Empfehlungsleistung bidirektional zu verbessern.
Zusammenfassung
Das Paper stellt das Framework BivRec vor, das Empfehlungsaufgaben in ID- und multimodalen Ansichten gemeinsam trainiert. Es adressiert die Herausforderungen der Informationsheterogenität und zeigt signifikante Leistungsverbesserungen auf verschiedenen Datensätzen. Die Struktur des Papers umfasst eine Einführung, Framework, Multi-Scale Interest Embedding, Intra-View Interest Decomposition, Cross-View Interest Learning, Optimierung und Experimente. Es werden auch CCS-Konzepte und eine Zusammenfassung der Leistungsverbesserungen im Vergleich zu bestehenden Modellen präsentiert. Einführung Empfehlungssysteme sind entscheidend für die Bewältigung von Informationsüberlastung. Multimodale Informationen werden in sequentielle Empfehlungssysteme integriert. Framework BivRec trainiert Empfehlungsaufgaben in ID- und multimodalen Ansichten gemeinsam. Es besteht aus Multi-Scale Interest Embedding, Intra-View Interest Decomposition und Cross-View Interest Learning. Experimente BivRec übertrifft bestehende Modelle auf fünf Datensätzen. BivRec zeigt Robustheit gegenüber Rauschen und Kaltstartproblemen. BivRec ermöglicht Cross-Dataset-Empfehlungen und verbessert die Leistung im Vergleich zu Baselinemodellen.
Statistiken
BivRec-ID übertrifft PureID in allen Datensätzen. BivRec-MM übertrifft PureMM außer auf dem Cloth-Datensatz.
Zitate
"BivRec erreicht die beste Leistung auf allen fünf Datensätzen." "Die strukturierten Interessenrepräsentationen von BivRec zeigen ein bemerkenswertes Maß an Struktur."

Wesentliche Erkenntnisse destilliert aus

by Jiaxi Hu,Jin... bei arxiv.org 03-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.17334.pdf
BiVRec

Tiefere Untersuchungen

Wie kann BivRec die Leistung in Kaltstart-Szenarien verbessern?

Um die Leistung in Kaltstart-Szenarien zu verbessern, nutzt BivRec die Strukturierung der Interessenrepräsentationen, die durch das Intra-View Interest Decomposition-Modul erstellt werden. Dies ermöglicht es dem Modell, auch bei neuen Benutzern oder Benutzern mit begrenzten Interaktionsdaten gute Empfehlungen zu machen. Durch die strukturierten Interessenrepräsentationen kann BivRec besser auf die Bedürfnisse und Präferenzen neuer Benutzer eingehen und somit die Empfehlungsleistung in Kaltstart-Szenarien verbessern.

Welche Auswirkungen hat die Auswahl verschiedener Modalitäten auf die Empfehlungsleistung?

Die Auswahl verschiedener Modalitäten hat unterschiedliche Auswirkungen auf die Empfehlungsleistung von BivRec. Für BivRec-ID, das nur auf ID-Informationen basiert, zeigt sich, dass die Verwendung von Bild- und Textmodalitäten die Empfehlungsleistung verbessern kann. Auf der anderen Seite zeigt BivRec-MM, das auf multimodalen Informationen basiert, dass die Verwendung einer einzelnen Modalität effektiver ist und Textinformationen besser geeignet sind, um Benutzerinteressen zu erfassen als Bildinformationen. Die Auswahl der Modalitäten beeinflusst also die Leistung des Modells je nachdem, ob es sich um ein ID- oder multimodales Modell handelt.

Inwiefern kann BivRec die Übertragbarkeit von Informationen zwischen Datensätzen verbessern?

BivRec kann die Übertragbarkeit von Informationen zwischen Datensätzen verbessern, indem es eine gemeinsame Struktur für die Interessenrepräsentationen schafft. Durch das Training auf verschiedenen Datensätzen und die Konstruktion strukturierter Interessenrepräsentationen kann BivRec Muster und Informationen lernen, die über verschiedene Datensätze hinweg konsistent sind. Dies ermöglicht es dem Modell, Informationen und Wissen, das es auf einem Datensatz gelernt hat, auf andere Datensätze zu übertragen und somit die Empfehlungsleistung in Cross-Dataset-Szenarien zu verbessern.
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