多模态图因果嵌入模型

因果解耦提升推荐

利用因果推断区分用户对物品多模态内容的真实兴趣与从众偏好，学习高质量因果嵌入，在公开数据集上取得最先进推荐性能。

Li, Shuaiyang · Feng, Xue · Kang, Liu · 郭丹 · Hong, Richang

IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 2024

技术优势

达到最先进性能

在三个公开数据集上验证，效果超越现有模型。

应用场景

• 多模态推荐系统：分开建模兴趣与从众，提升多模态推荐准确率。
• 用户行为建模：用因果理论刻画交互背后的双驱动因素。
• 个性化推荐：提供更贴合用户真实兴趣的个性化推荐。
• 图神经网络：图结构上学习因果嵌入，增强表示能力。