Multimodal Recommendation

La tâche de recommandation multimodale consiste à développer des systèmes capables d'intégrer et d'utiliser plusieurs types de données, tels que du texte, des images, de l'audio et des interactions utilisateur, pour prédire et suggérer des éléments qui correspondent aux préférences des utilisateurs. Cette tâche vise à enrichir et à complexifier les représentations des utilisateurs et des éléments en fusionnant des données hétérogènes, capturant des relations et des attributs complexes à travers différents types de données, ce qui améliore la précision et la pertinence des recommandations. L'objectif principal est de traiter efficacement l'information provenant de sources multiples afin d'atteindre des recommandations personnalisées et d'améliorer l'expérience utilisateur.