Core Concepts
BivRec schlägt ein innovatives Framework vor, das die Empfehlungsaufgaben in beiden ID- und multimodalen Ansichten gemeinsam trainiert, um die Empfehlungsleistung bidirektional zu verbessern.
Abstract
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.
Stats
BivRec-ID übertrifft PureID in allen Datensätzen.
BivRec-MM übertrifft PureMM außer auf dem Cloth-Datensatz.
Quotes
"BivRec erreicht die beste Leistung auf allen fünf Datensätzen."
"Die strukturierten Interessenrepräsentationen von BivRec zeigen ein bemerkenswertes Maß an Struktur."