Our MENTOR method addresses label sparsity and modality alignment issues in multimodal recommendation by utilizing self-supervised learning and enhancing specific features of each modality. The approach involves multilevel tasks to align modalities effectively while maintaining historical interaction information.
提案されたMENTOR方法は、ラベルのまれさ問題とモダリティの整合性問題に対処するために設計されました。グラフ畳み込みネットワークを使用して特定の機能を強化し、マルチレベル自己教師付きタスクを導入しています。