MuseChat: A Conversational Music Recommendation System for Videos
作者: Zhikang Dong, Bin Chen, Xiulong Liu, Pawel Polak, Peng Zhang
分类: cs.LG, cs.CV, cs.IR
发布日期: 2023-10-10 (更新: 2024-03-09)
💡 一句话要点
提出MuseChat以解决视频音乐推荐中的用户偏好问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频音乐推荐 对话式系统 用户偏好 多模态输入 可解释性 大型语言模型 个性化推荐
📋 核心要点
- 现有视频音乐推荐系统主要关注内容兼容性，忽视用户偏好，缺乏互动和解释能力，导致用户体验不佳。
- MuseChat通过对话式推荐系统，结合用户偏好和视频内容，提供个性化音乐推荐，并能解释推荐理由。
- 实验结果显示，MuseChat在视频音乐检索上显著优于现有方法，提升了可解释性和用户互动性。
📝 摘要（中文）
视频音乐推荐引起了多模态研究的日益关注。然而，现有系统主要关注内容兼容性，往往忽视用户的偏好，缺乏与用户的互动和解释能力，导致用户体验不佳。为了解决这些问题，本文提出了MuseChat，这是一个首创的基于对话的推荐系统，能够个性化地为视频推荐音乐。该系统由推荐模块和推理模块两大核心功能组成，推荐模块根据视频及用户偏好等信息检索合适的音乐，而推理模块则利用大型语言模型（Vicuna-7B）为推荐的音乐提供合理解释。实验结果表明，MuseChat在视频音乐检索方法上取得了显著提升，并提供了强大的可解释性和互动性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有视频音乐推荐系统无法有效考虑用户偏好和缺乏互动的问题。这些系统通常只关注内容的兼容性，导致用户体验不佳。
核心思路：MuseChat的核心思路是通过对话式交互来个性化推荐音乐，结合用户的历史偏好和视频内容，提供更符合用户需求的推荐，并通过推理模块解释推荐理由。
技术框架：MuseChat的整体架构包括两个主要模块：推荐模块和推理模块。推荐模块接收视频及用户偏好信息，检索合适的音乐；推理模块利用Vicuna-7B模型处理多模态输入，提供推荐解释。
关键创新：MuseChat的主要创新在于其对话式推荐机制和推理能力，能够在推荐过程中与用户进行互动，并提供合理的解释，这在现有方法中是前所未有的。
关键设计：在技术细节上，推荐模块采用了基于内容的检索算法，推理模块则使用了大型语言模型Vicuna-7B，能够处理多模态输入，确保推荐的准确性和可解释性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，MuseChat在视频音乐推荐任务中显著优于现有方法，提升幅度达到XX%（具体数据未知），同时在可解释性和用户互动性方面表现出色，增强了用户的满意度。
🎯 应用场景
MuseChat的潜在应用场景包括视频平台、社交媒体及在线教育等领域，能够为用户提供个性化的音乐推荐，提升观看体验。未来，该系统可扩展至更多多模态推荐任务，推动个性化推荐技术的发展。
📄 摘要（原文）
Music recommendation for videos attracts growing interest in multi-modal research. However, existing systems focus primarily on content compatibility, often ignoring the users' preferences. Their inability to interact with users for further refinements or to provide explanations leads to a less satisfying experience. We address these issues with MuseChat, a first-of-its-kind dialogue-based recommendation system that personalizes music suggestions for videos. Our system consists of two key functionalities with associated modules: recommendation and reasoning. The recommendation module takes a video along with optional information including previous suggested music and user's preference as inputs and retrieves an appropriate music matching the context. The reasoning module, equipped with the power of Large Language Model (Vicuna-7B) and extended to multi-modal inputs, is able to provide reasonable explanation for the recommended music. To evaluate the effectiveness of MuseChat, we build a large-scale dataset, conversational music recommendation for videos, that simulates a two-turn interaction between a user and a recommender based on accurate music track information. Experiment results show that MuseChat achieves significant improvements over existing video-based music retrieval methods as well as offers strong interpretability and interactability.