Tim peneliti dari University of Hong Kong dan Tencent baru -baru ini meluncurkan sistem rekomendasi multimodal revolusioner - Diffmm, yang secara signifikan meningkatkan keakuratan rekomendasi video pendek melalui cara teknis yang inovatif. Sistem DiffMM membangun struktur grafik yang kompleks yang berisi informasi pengguna dan video, dan menggunakan difusi grafik dan teknologi pembelajaran perbandingan untuk menganalisis secara mendalam hubungan interaktif antara pengguna dan video, sehingga mencapai rekomendasi konten yang lebih personal dan akurat.
Kerangka teknis inti dari sistem DiffMM terdiri dari tiga bagian: model difusi grafik multimodal, agregasi grafik multimodal, dan peningkatan kontras lintas-modal. Model difusi grafik multimodal mengadopsi model probabilitas difusi denoising persepsi modal, secara efektif mengintegrasikan sinyal terkoordinasi antara pengguna dan item dengan informasi multimodal, dan memecahkan masalah dampak negatif dalam sistem rekomendasi multimoda tradisional. Selain itu, melalui teknologi optimasi difusi grafik dari paradigma difusi probabilitas grafik dan persepsi modal, DiffmM menyadari generasi persepsi modal dan optimalisasi peta item pengguna, lebih lanjut meningkatkan kualitas rekomendasi sistem.
Dalam hal peningkatan kontras lintas-modal, sistem diffMM memperkenalkan tampilan kontras yang sadar modal dan metode peningkatan kontras, yang secara efektif dapat menangkap konsistensi mode interaksi pengguna pada item yang berbeda, sehingga secara signifikan meningkatkan kinerja keseluruhan sistem rekomendasi. Pendekatan inovatif ini tidak hanya meningkatkan pemahaman sistem tentang preferensi pengguna, tetapi juga meningkatkan keragaman dan keakuratan hasil yang disarankan.
Tim peneliti diuraikan secara rinci tentang prinsip -prinsip desain dan hasil eksperimen dari sistem difmm di makalah ini. Penelitian ini tidak hanya menyediakan paradigma teknis baru untuk bidang sistem rekomendasi multimodal, tetapi juga memberikan dukungan teoritis yang penting dan panduan praktis untuk rekomendasi konten di masa depan dari platform video pendek.
Sorotan utama:
⭐ Paradigma diffmm baru yang diusulkan oleh University of Hong Kong dan Tencent telah secara signifikan meningkatkan kinerja sistem rekomendasi multimodal.
⭐ Sistem DiffMM sangat memahami hubungan kompleks antara pengguna dan video melalui difusi grafik dan teknik pembelajaran perbandingan.
⭐ Pengenalan metode peningkatan kontras lintas modal telah sangat meningkatkan akurasi dan kinerja keseluruhan sistem rekomendasi.