Multimodal Recommendation

Die Aufgabe der multimodalen Empfehlung besteht darin, Systeme zu entwickeln, die in der Lage sind, verschiedene Datentypen wie Text, Bilder, Audio und Benutzerinteraktionen zu integrieren und zu nutzen, um Gegenstände vorherzusagen und zu empfehlen, die den Benutzervorlieben entsprechen. Ziel dieser Aufgabe ist es, die Reichhaltigkeit und Komplexität von Benutzer- und Gegenstandsrepräsentationen durch die Fusion heterogener Daten zu erhöhen, komplexe Beziehungen und Eigenschaften zwischen verschiedenen Datentypen zu erfassen und so die Genauigkeit und Relevanz der Empfehlungen zu verbessern. Das Kernziel ist es, multiquellige Informationen effektiv zu verarbeiten, um personalisierte Empfehlungen zu erzielen und die Benutzererfahrung zu steigern.