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多模态推荐的对齐和训练框架
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文提出了一种基于多模态信息的多模态预训练和迁移学习框架（MISSRec），用于顺序推荐。MISSRec通过设计编码器-解码器模型和动态融合模块，解决了现有推荐方法在稀疏ID和冷启动问题方面的性能不佳的问题。该方法在实验中表现出的效果和灵活性使其成为实际推荐场景的可行解决方案。
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关键要点
- 该论文提出了一种基于多模态信息的多模态预训练和迁移学习框架（MISSRec）。
- MISSRec用于顺序推荐，解决了现有基于ID特征的推荐方法在稀疏ID和冷启动问题上的性能不足。
- 该框架设计了Transformer-based的编码器-解码器模型和动态融合模块。
- MISSRec能够实现更鲁棒且可迁移的序列表示。
- 实验结果表明，MISSRec在实际推荐场景中表现出良好的效果和灵活性。
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