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Efficient Adaptation of Multimodal Foundation Models in Sequential Recommendation
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内容提要
本研究提出IISAN-Versa框架，以解决多模态基础模型在序列推荐中的适应性不足问题。该框架通过高效微调和模态适应，提升文本编码器性能，推动推荐系统研究进展。
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关键要点
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本研究提出IISAN-Versa框架，解决多模态基础模型在序列推荐中的适应性不足问题。
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该框架支持对称和非对称多模态基础模型的灵活应用。
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通过解耦的参数高效微调结构和内外模态适应，提升文本编码器的适应性能。
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IISAN-Versa框架在定义的多模态场景中展示了优越性能，推动了推荐系统的研究进展。
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