多模态推荐系统新突破，一文读懂前沿进展！

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导读   本文将分享学术界在多模态推荐系统领域的最新研究成果与前沿进展。 主要包括以下几大部分： 1.  背景和流程 2.  模态编码器 3.   特征交互 4.  特征增强 5.  模型优化 6.  未来的方向与讨论 7.  问答环节 分享嘉宾｜ 刘启东 香港城市大学和西安交通大学 博士研究生 编辑整理｜ 王红雨 内容校对｜李瑶 出品社区｜ DataFun 01 背景和流程 推荐系统旨在根据用户兴趣，精准推荐合适的物品，有效解决信息过载问题。比如在电影推荐场景下，面对海量选择，系统可精准定位用户喜好，推荐契合口味的影片。 而多模态推荐系统，则是利用文本、图像、音频、视频等多种模态的信息进行推荐，当前已成为工业界与学术界研究的焦点。仍以电影推荐为例，多模态推荐系统充分利用电影海报的视觉信息、文本介绍的语义内容，以及电影 ID、类型、出 ………………………………