基于多模态大语言模型的神经矩阵分解推荐系统模型
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2024-07-15 v1 人工智能
摘要
推荐系统已成为解决信息搜索问题的重要方案。本文提出一种基于多模态大语言模型的神经矩阵分解推荐系统模型，称为 BoNMF。该模型结合了 BoBERTa 在自然语言处理方面的强大能力、计算机视觉中的 ViT，以及神经矩阵分解技术。通过捕捉用户和物品的潜在特征，并与由用户和物品 ID 组成的低维矩阵交互后，神经网络输出推荐结果。冷启动和消融实验结果表明，BoNMF 模型在大型公开数据集上表现出色，显著提高了推荐准确率。
引用
@article{arxiv.2407.08942,
title = {A Neural Matrix Decomposition Recommender System Model based on the Multimodal Large Language Model},
author = {Ao Xiang and Bingjie Huang and Xinyu Guo and Haowei Yang and Tianyao Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.08942},
year = {2024}
}