Core Concepts
行動情報とマルチモーダル情報を効果的に統合し、行動表現とモーダル表現の整合性を確保することで、マルチモーダル推薦の性能を向上させる。
Abstract
本研究は、マルチモーダル推薦の2つの主要な課題に取り組んでいる。
行動情報とマルチモーダル情報の結合問題:
従来のモデルでは、行動情報とマルチモーダル情報を共有パラメータで最適化していたため、相反する更新指令が発生し、性能が低下していた。
本研究では、行動表現とモーダル表現を別々に学習する「双方向表現学習フレームワーク」を提案し、この問題を解決した。
行動表現とモーダル表現の不整合問題:
行動表現とモーダル表現は本来異なる潜在空間に存在するため、単純な統合では性能が低下する。
本研究では、「行動-モーダル整合化モジュール」を導入し、両者の表現を整合化することで、この問題に対処した。
さらに、双方向表現の意味的独立性を維持するために「類似性監視信号」を提案した。
実験の結果、提案手法が複数のデータセットで最先端の性能を達成することを示した。
Stats
行動表現と modal表現の内積の平均は0.0359
行動表現と modal表現の内積の標準偏差は0.0041
Quotes
"行動情報と modal情報は、パラメータ更新の際に相反する指令を与えるため、結合問題が発生する。"
"行動表現とmodal表現は本来異なる潜在空間に存在するため、単純な統合では性能が低下する。"