面向推荐系统的多模态技术综述：模态增强、表征迁移、模型微调、提示调整、个性化内容生成

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在信息爆炸的时代，推荐系统帮助用户发现符合个人兴趣的内容。传统的推荐系统主要依赖用户和项目的历史数据，而新兴的多模态推荐系统能够利用文本、图像、音频和视频等多种类型的数据，提供更丰富、更准确的个性化推荐。这项研究有助于推动推荐系统的发展，使其能够更好地理解和预测用户的喜好。 我们翻译解读最新论文：多模态在推荐系统中的应用 ，文末有论文信息。 作者： 张长旺，图源： 旺知识 个性化推荐作为用户发现信息或根据其兴趣定制项目的一种普遍渠道。然而，传统推荐模型主要依赖于唯一ID和分类特征进行用户-项目匹配，可能忽视了原始项目内容在多个模态（如文本、图像、音频和视频）中的微妙本质。这种对多模态数据的利用不足限制了推荐系统，特别是在新闻、音乐和短视频平台等多媒体服务中。最近预训练多 ………………………………