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题名融合图神经网络的多模态微视频推荐算法
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作者
王子文
游进国
胡荣笙
贾连印
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机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
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出处
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025年第4期825-832,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(62062046)资助.
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文摘
现有多模态图神经网络推荐算法在进行多模态融合时,普遍使用图神经网络提取的节点特征进行融合,而未考虑到全局图结构信息和模态信息对融合的影响;并且现有的多模态融合方法大多只考虑模态间的差异,而忽视了模态内部的情况.对此,本文提出一种融合图神经网络的多模态微视频推荐算法(MCCF,Multi-modal Contrast-Conflict Fusion).该算法利用一种感知模态信息的注意力机制,将节点级特征转化为表征不同模态的图级特征;同时,分别使用节点级和图级特征表示,计算模态内“对比性”和模态间“冲突性”,客观评价了不同模态的重要性,实现了多模态融合.在Movielens和Tiktok两个微视频公开数据集上进行的实验表明,本文提出的算法在推荐性能上较基线方法有明显提升.
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关键词
多模态推荐系统
多模态融合
图卷积神经网络
对比冲突融合
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Keywords
multimodal recommendation
multimodal fusion
graph convolutional neural network
contrast-conflict fusion
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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