Training-free Adjustable Polynomial Graph Filtering for Ultra-fast Multimodal Recommendation

📄 arXiv: 2503.04406v2 📥 PDF

作者: Yu-Seung Roh, Joo-Young Kim, Jin-Duk Park, Won-Yong Shin

分类: cs.IR, cs.AI, cs.IT, cs.LG, cs.SI

发布日期: 2025-03-06 (更新: 2025-09-16)

备注: 17 pages, 7 figures, 6 tables

💡 一句话要点

提出一种免训练的可调多项式图滤波方法，用于超快速多模态推荐。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态推荐 图滤波 免训练 超参数优化 相似性图

📋 核心要点

  1. 现有基于神经网络的多模态推荐模型训练复杂，计算开销大，难以满足实时性要求。
  2. 提出MultiModal-Graph Filtering (MM-GF)方法，利用图滤波技术，无需训练即可融合多模态信息。
  3. 实验表明，MM-GF在推荐准确率上提升高达22.25%，且运行时间小于10秒，显著降低计算成本。

📝 摘要（中文）

多模态推荐系统通过利用文本、图像和视频等多种内容类型，提高了传统推荐系统的性能，缓解了用户-物品交互的稀疏性，并加速了用户参与。然而，当前基于神经网络的模型通常需要复杂的训练过程来学习和整合来自多个模态的信息，导致显著的计算开销。为了解决这一挑战，我们提出了一种基于图滤波（GF）的免训练方法——多模态图滤波（MM-GF），用于高效准确的多模态推荐。具体而言，MM-GF首先为两种不同的模态以及用户-物品交互数据构建多个相似性图。然后，MM-GF使用多项式图滤波器优化融合这些多模态信号，该滤波器允许通过调整频率边界来精确控制频率响应。此外，滤波器系数被视为超参数，从而实现灵活的、数据驱动的自适应。在真实世界基准数据集上的大量实验表明，与最佳竞争对手相比，MM-GF不仅提高了高达22.25%的推荐准确率，而且通过实现小于10秒的运行时间，大大降低了计算成本。

🔬 方法详解

问题定义：多模态推荐旨在利用多种模态的信息（如文本、图像）来提升推荐系统的性能，尤其是在用户-物品交互数据稀疏的情况下。然而，现有的基于神经网络的多模态推荐模型通常需要大量的训练数据和计算资源，训练过程复杂且耗时，难以满足实际应用中对效率的要求。

核心思路：本文的核心思路是利用图滤波技术，在不进行模型训练的情况下，有效地融合来自不同模态的信息。通过构建多个相似性图来表示不同模态的数据关系，并使用多项式图滤波器来融合这些图，从而实现高效且准确的推荐。这种方法避免了复杂的神经网络训练过程，大大降低了计算成本。

技术框架：MM-GF方法主要包含以下几个阶段：1) 构建多模态相似性图：针对不同的模态（如文本、图像）以及用户-物品交互数据，分别构建相似性图。2) 多项式图滤波：使用多项式图滤波器来融合这些相似性图，该滤波器可以灵活地调整频率响应，从而控制不同模态信息的贡献。3) 推荐生成：基于融合后的图信息，生成最终的推荐结果。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了一个免训练的多模态图滤波框架。与传统的基于神经网络的方法相比，MM-GF无需进行复杂的模型训练，大大降低了计算成本，同时保持了较高的推荐准确率。此外，将滤波器系数视为超参数，实现了数据驱动的自适应，进一步提升了模型的灵活性和性能。

关键设计：多项式图滤波器的系数被视为超参数，通过优化这些超参数来调整滤波器的频率响应。具体而言，可以使用诸如网格搜索或贝叶斯优化等方法来搜索最佳的滤波器系数。此外，相似性图的构建方式也会影响最终的推荐效果，可以采用不同的相似性度量方法（如余弦相似度、皮尔逊相关系数）来构建图。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MM-GF方法在多个真实数据集上取得了显著的性能提升。与最佳竞争对手相比，MM-GF在推荐准确率上提升高达22.25%，同时运行时间小于10秒，相比于需要数小时训练的神经网络模型，计算效率大幅提升。这些结果验证了MM-GF方法在多模态推荐中的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要快速响应和低计算成本的多模态推荐场景，例如电商平台、在线视频网站和新闻推荐等。该方法能够有效利用多种模态的信息，提升推荐的准确性和个性化程度，从而提高用户满意度和平台收益。未来，该方法可以进一步扩展到更多的模态和更复杂的推荐场景中。

📄 摘要（原文）

Multimodal recommender systems improve the performance of canonical recommender systems with no item features by utilizing diverse content types such as text, images, and videos, while alleviating inherent sparsity of user-item interactions and accelerating user engagement. However, current neural network-based models often incur significant computational overhead due to the complex training process required to learn and integrate information from multiple modalities. To address this challenge,we propose MultiModal-Graph Filtering (MM-GF), a training-free method grounded in graph filtering (GF) for efficient and accurate multimodal recommendations. Specifically, MM-GF first constructs multiple similarity graphs for two distinct modalities as well as user-item interaction data. Then, MM-GF optimally fuses these multimodal signals using a polynomial graph filter that allows for precise control of the frequency response by adjusting frequency bounds. Furthermore, the filter coefficients are treated as hyperparameters, enabling flexible and data-driven adaptation. Extensive experiments on real-world benchmark datasets demonstrate that MM-GF not only improves recommendation accuracy by up to 22.25% compared to the best competitor but also dramatically reduces computational costs by achieving the runtime of less than 10 seconds.