Das Forschungsteam von der University of Hong Kong und Tencent hat kürzlich ein revolutionäres multimodales Empfehlungssystem - Diffmm - gestartet, das die Genauigkeit kurzer Videoempfehlungen durch innovative technische Mittel erheblich verbessert. Das DiffMM -System erstellt eine komplexe Graphenstruktur, die Benutzer- und Videoinformationen enthält, und verwendet Diagrammdiffusions- und Vergleichslerntechnologie, um die interaktive Beziehung zwischen Benutzern und Videos tiefgreifend zu analysieren, wodurch personalisiertere und genauere Inhaltsempfehlungen erreicht werden.
Das technische Kernrahmen des Diffmm-Systems besteht aus drei Teilen: multimodalem Graphendiffusionsmodell, multimodaler Graphenaggregation und quermodaler Kontrastverbesserung. Das multimodale Diagrammdiffusionsmodell nimmt ein modales Wahrnehmungs -Diffusionswahrscheinlichkeitsmodell an, integriert die koordinierten Signale zwischen Benutzern und Elementen effektiv mit multimodalen Informationen und löst die negativen Auswirkungen Probleme in herkömmlichen multimodalen Empfehlungssystemen. Darüber hinaus realisiert DiffMM durch die Graph-Diffusion-Optimierungstechnologie des Graphenwahrscheinlichkeitsdiffusionsparadigms und der modalen Wahrnehmung die Erzeugung der modalen Wahrnehmung und die Optimierung von Benutzerkarten, wodurch die Empfehlungsqualität des Systems weiter verbessert wird.
In Bezug auf die modale Kontrastverstärkung führt das DiffMM-System modalbewusste Kontrastansichts- und Kontrastverstärkungsmethoden ein, die die Konsistenz von Benutzer-Interaktionsmodi für verschiedene Elemente effektiv erfassen und so die Gesamtleistung des Empfehlungssystems erheblich verbessern können. Dieser innovative Ansatz verbessert nicht nur das Verständnis des Systems für Benutzerpräferenzen, sondern verbessert auch die Vielfalt und Genauigkeit der empfohlenen Ergebnisse.
Das Forschungsteam wurde ausführlich zu den Entwurfsprinzipien und experimentellen Ergebnissen des DiffMM -Systems im Papier ausgeführt. Diese Forschung bietet nicht nur ein neues technisches Paradigma für den Bereich multimodaler Empfehlungssysteme, sondern bietet auch wichtige theoretische Unterstützung und praktische Anleitungen für zukünftige Inhaltsempfehlungen für kurze Videoplattformen.
Schlüsselhighlights:
⭐ Das neue DiffMM -Paradigma, das von der Universität von Hongkong und Tencent vorgeschlagen wurde, hat die Leistung multimodaler Empfehlungssysteme erheblich verbessert.
⭐ Das DiffMM -System versteht die komplexe Beziehung zwischen Benutzern und Videos durch Grafikdiffusions- und Vergleichslerntechniken tief.
⭐ Die Einführung von Methoden mit Kreuzmodalkontrastverstärkung hat die Genauigkeit und Gesamtleistung des Empfehlungssystems erheblich verbessert.