Dynamic Multimodal Fusion via Meta-Learning Towards Micro-Video Recommendation

计算机科学 水准点(测量) 多模式学习 任务(项目管理) 人工智能 融合 机器学习 代表(政治) 信息融合 特征学习 哲学 经济 政治 管理 法学 地理 语言学 政治学 大地测量学
作者
Han Liu,Yinwei Wei,Fan Liu,Wenjie Wang,Liqiang Nie,Tat‐Seng Chua
出处
期刊:ACM Transactions on Information Systems [Association for Computing Machinery]
卷期号:42 (2): 1-26 被引量:10
标识
DOI:10.1145/3617827
摘要

Multimodal information (e.g., visual, acoustic, and textual) has been widely used to enhance representation learning for micro-video recommendation. For integrating multimodal information into a joint representation of micro-video, multimodal fusion plays a vital role in the existing micro-video recommendation approaches. However, the static multimodal fusion used in previous studies is insufficient to model the various relationships among multimodal information of different micro-videos. In this article, we develop a novel meta-learning-based multimodal fusion framework called Meta Multimodal Fusion (MetaMMF), which dynamically assigns parameters to the multimodal fusion function for each micro-video during its representation learning. Specifically, MetaMMF regards the multimodal fusion of each micro-video as an independent task. Based on the meta information extracted from the multimodal features of the input task, MetaMMF parameterizes a neural network as the item-specific fusion function via a meta learner. We perform extensive experiments on three benchmark datasets, demonstrating the significant improvements over several state-of-the-art multimodal recommendation models, like MMGCN, LATTICE, and InvRL. Furthermore, we lighten our model by adopting canonical polyadic decomposition to improve the training efficiency, and validate its effectiveness through experimental results. Codes are available at https://github.com/hanliu95/MetaMMF .
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
jiaoyq617发布了新的文献求助10
刚刚
liars发布了新的文献求助10
1秒前
小二郎应助耶耶耶采纳,获得10
1秒前
chenyiren完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
3秒前
4秒前
wtt发布了新的文献求助10
7秒前
打打应助WD采纳,获得10
7秒前
darkage发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
10秒前
11秒前
呵呵发布了新的文献求助10
13秒前
WZQ完成签到,获得积分10
16秒前
jiaoyq617发布了新的文献求助10
17秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
17秒前
18秒前
18秒前
Wei关闭了Wei文献求助
18秒前
19秒前
万叶完成签到,获得积分10
19秒前
ding应助Fengh采纳,获得10
19秒前
大个应助香蕉钻石采纳,获得10
20秒前
darkage完成签到,获得积分20
20秒前
21秒前
可靠的草丛给可靠的草丛的求助进行了留言
23秒前
ting发布了新的文献求助10
25秒前
冷漠的馄饨完成签到 ,获得积分10
29秒前
优雅翎发布了新的文献求助10
29秒前
30秒前
30秒前
31秒前
32秒前
32秒前
呵呵完成签到,获得积分10
32秒前
33秒前
33秒前
吃饱晒太阳的柑橘完成签到 ,获得积分10
34秒前
小蘑菇应助liars采纳,获得10
34秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975610
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519986
关于积分的说明 11200337
捐赠科研通 3256337
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798246
邀请新用户注册赠送积分活动 877446
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806357