非完备模态下的可靠多媒体推荐方法OA
Reliable Multimedia Recommendation Method With Incomplete Modality Data
随着多模态内容的快速增长,多媒体推荐系统在数据挖掘中发挥着重要作用.然而,现有方法通常假设项目具有完备的多模态信息,难以适应真实场景中的模态缺失问题.针对这一挑战,提出一种融合稀疏超图与模态特定二分图的非完备多媒体推荐框架(S2GRec).该框架通过基于稀疏超图的自适应模态补全机制,捕获模态内高阶相似性,实现无监督的缺失模态补全,并进一步利用模态特定二分图建模用户在不同模态视角下的偏好,以提升推荐性能.在多个公开数据集及大规模工业数据集上的实验结果表明,S2GRec 在召回率、准确率和 NDCG 等指标上较现有方法平均提升 4.42%,验证了其在非完备多媒体推荐任务中的有效性.
With the rapid growth of multi-modal content,multimedia recommendation systems play an important role in data mining.However,existing methods typically assume that items possess complete multi-modal informa-tion,making it difficult to adapt to the issue of missing modalities in real-world scenarios.To address this challenge,this paper proposes a novel framework named S2GRec(sparse hypergraph and modality-specific bipartite graphs for incomplete multimedia recommendation).The framework captures high-order intra-modal similarities via an adapt-ive modality completion mechanism based on sparse hypergraphs to achieve unsupervised missing modality comple-tion.Furthermore,it utilizes modality-specific bipartite graphs to model user preferences from different modal per-spectives,thereby enhancing recommendation performance.Experimental results on multiple public datasets and large-scale industrial datasets demonstrate that S2GRec achieves an average improvement of 4.42%over state-of-the-art methods in terms of Recall,Precision,and NDCG,validating its effectiveness in incomplete multimedia recom-mendation tasks.
檀彦超;沈春旭;陈佳敏;马国芳;林政鸿;王石平;易玲玲
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推荐系统超图生成稀疏优化图卷积网络非完备多媒体推荐
recommendation systemshypergraph generationsparse optimizationgraph convolutional networkin-complete multimedia recommendation
《自动化学报》 2026 (4)
805-820,16
国家自然科学基金(62302098),福建省人工智能产业发展技术项目(2025H0042),福建省自然科学基金(2025J01540),浙江省自然科学基金(LQ23F020007),浙江省"三农九方"科技协作项目(2024SNJF044),浙江省属高校基本科研业务费专项(FR25008Q)资助 Supported by National Natural Science Foundation of China(62302098),Fujian Provincial Artificial Intelligence Industry De-velopment Technology Project(2025H0042),Fujian Provincial Natural Science Foundation(2025J01540),Zhejiang Provincial Natural Science Foundation(LQ23F020007),Zhejiang Provincial Department of Agriculture and Rural Affairs Project(2024SNJF044),and Fundamental Research Funds for the Provincial Universities of Zhejiang(FR25008Q)
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