Рекомендации, которые понимают вас: Новый подход к мультимодальному анализу

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена инновационная система, способная учитывать различные типы данных для создания более точных и персонализированных рекомендаций.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

helpПредложенная архитектура PRISM представляет собой комплексную систему, предназначенную для обработки и анализа данных, объединяя различные модули в единую структуру для достижения оптимальной производительности и эффективности.

Предлагается фреймворк PRISM, использующий адаптивную декомпозицию и объединение информации для повышения эффективности мультимодальных последовательных рекомендаций.

Многомодальные последовательные рекомендации, несмотря на потенциал повышения точности, часто упускают из виду синергию, возникающую при комбинировании различных источников информации. В данной работе представлена модель PRISM: Personalized Recommendation via Information Synergy Module, предназначенная для решения этой проблемы посредством декомпозиции и адаптивной интеграции многомодальных данных. PRISM явно выделяет уникальные, избыточные и синергетические компоненты информации, динамически взвешивая их на основе предпочтений пользователя. Позволит ли такой подход к тонкому разделению и персонализированному объединению сигналов значительно улучшить эффективность рекомендательных систем в различных сценариях?

За пределами последовательности: Ограничения традиционных рекомендаций

Традиционные методы последовательной рекомендации, основанные на анализе последовательности действий пользователя, часто оказываются неспособны в полной мере уловить сложность его намерений. Эти системы, как правило, рассматривают взаимодействие с товарами как линейный процесс, упуская из виду возможность извлечения дополнительной информации из контекста и взаимосвязей между различными элементами. Например, система может проанализировать последовательность просмотренных товаров, но не учитывать, что пользователь искал конкретный образ, объединяющий несколько вещей, или что его выбор обусловлен определенной ситуацией, неявно выраженной в запросах. В результате, рекомендации могут оказаться поверхностными и не отражать истинные потребности и предпочтения пользователя, ограничивая эффективность персонализации и приводя к снижению вовлеченности.

Традиционные методы последовательных рекомендаций зачастую рассматривают взаимодействие пользователя с элементами как строго линейный процесс, упуская из виду ценную информацию, скрытую во взаимосвязях между различными модальностями данных. Вместо того, чтобы учитывать, как, например, визуальное представление товара дополняет его текстовое описание или как характеристики товара перекликаются с предыдущими предпочтениями пользователя, эти подходы концентрируются исключительно на хронологической последовательности действий. Это ограничение препятствует более глубокому пониманию намерений пользователя, поскольку не учитывает, что человек может взаимодействовать с различными аспектами товара (изображением, текстом, ценой) одновременно и что эти аспекты могут дополнять друг друга, формируя комплексное представление о его ценности и привлекательности. В результате, рекомендации могут оказаться неполными или не учитывать все нюансы потребностей пользователя, снижая эффективность персонализации.

В настоящее время наблюдается экспоненциальный рост объемов мультимодальных данных, включающих изображения, текст, аудио и видео, связанные с пользовательскими взаимодействиями. Это требует разработки новых подходов к рекомендациям, способных эффективно интегрировать эти разнородные сигналы. Традиционные методы, ориентированные исключительно на последовательность просмотренных товаров, зачастую упускают из виду ценную информацию, содержащуюся в визуальном или текстовом описании продукта, а также в контексте, который эти данные предоставляют. Успешная интеграция мультимодальных данных позволяет создавать более точные и персонализированные рекомендации, учитывающие не только историю взаимодействий пользователя, но и его предпочтения, выраженные через визуальные и текстовые атрибуты объектов, что значительно повышает релевантность предлагаемого контента и удовлетворенность пользователя.

Синергия взаимодействия различных модальностей данных позволяет выводить более сложные характеристики объекта, например, оценить подарочную ценность или коллекционную привлекательность вина, при этом влияние каждого типа взаимодействия зависит от намерений пользователя и контекста задачи.

PRISM: Разделение взаимодействий для персонализированного объединения

Фреймворк PRISM разработан для преодоления ограничений традиционных методов обработки мультимодальных данных, которые часто игнорируют сложные взаимосвязи между различными сигналами. В отличие от подходов, рассматривающих модальности изолированно или применяющих простые стратегии объединения, PRISM явно моделирует взаимодействие между сигналами, что позволяет более точно учитывать их вклад в общую задачу. Это достигается за счет анализа не только индивидуальных характеристик каждой модальности, но и того, как они влияют друг на друга, обеспечивая более гибкое и адаптивное представление данных. Такой подход позволяет учитывать, что вклад каждой модальности может меняться в зависимости от контекста и особенностей конкретного пользователя.

В основе PRISM лежит Уровень экспертов по взаимодействию, построенный на архитектуре Mixture-of-Experts. Данная архитектура позволяет разделить взаимодействие между модальностями на три компонента: Уникальность (информация, присутствующая только в одной модальности), Избыточность (информация, общая для нескольких модальностей) и Синергия (информация, возникающая только при комбинировании нескольких модальностей). Разделение на эти компоненты обеспечивает более точную оценку вклада каждой модальности и позволяет динамически адаптировать процесс объединения данных для формирования персонализированных рекомендаций.

Разделение мультимодальных сигналов на компоненты уникальности, избыточности и синергии позволяет PRISM динамически оценивать вклад каждого сигнала в процесс формирования рекомендаций. Вместо усредненного подхода, PRISM определяет, какие модальности предоставляют уникальную информацию, какие являются избыточными и могут быть отброшены, а какие демонстрируют синергию, усиливая друг друга. Это позволяет системе адаптировать процесс слияния сигналов для каждого пользователя индивидуально, повышая точность и релевантность рекомендаций. Оценка вклада осуществляется на основе весов, присваиваемых каждому компоненту, что позволяет системе оптимизировать процесс слияния и формировать более персонализированные рекомендации.

В ходе анализа PRISM+InDiRec было показано, что использование обратной связи от пользователя позволяет модели усиливать значимость синергетической информации, что приводит к повышению позиции релевантного элемента в рейтинге.

Деконструкция информации: Роль частичного разложения информации

Эффективность слоя взаимодействия (Interaction Expert Layer) напрямую зависит от применения метода частичного разложения информации (Partial Information Decomposition). Данный подход позволяет количественно оценить вклад каждой модальности (например, визуальной или текстовой) в общую информационную ценность, выделив уникальные компоненты, не дублирующиеся в других модальностях, и общие, присутствующие в нескольких модальностях. Это разложение позволяет определить, какая часть информации является действительно новой и специфичной для каждой модальности, а какая — просто повторением уже известной информации из других источников. Результаты этого анализа используются для оптимизации процесса интеграции и взвешивания информации от различных модальностей, что повышает общую производительность и точность системы.

Процесс декомпозиции информации позволяет модели отличать действительно новую информацию (Синергию) от простого суммирования существующих знаний (Избыточности). В рамках данной декомпозиции, избыточность представляет собой вклад модальностей, который можно предсказать на основе других модальностей, то есть информацию, которая уже присутствует в модели. Синергия, напротив, измеряет уникальный вклад каждой модальности, который не может быть получен путем объединения других модальностей. Таким образом, декомпозиция позволяет выделить и использовать только те данные, которые действительно расширяют знания модели, а не дублируют существующую информацию.

В основе способности PRISM генерировать рекомендации, выходящие за рамки очевидного, лежит акцент на выявлении синергии между различными источниками информации. Вместо простого объединения известных фактов (избыточности), система стремится определить уникальный вклад каждого источника и, главное, те аспекты, которые возникают только при их совместном анализе. Это позволяет PRISM предлагать не только релевантные, но и неожиданные, проницательные рекомендации, улучшая пользовательский опыт за счет предоставления информации, которую пользователь мог не найти самостоятельно. Такой подход к анализу информации позволяет формировать рекомендации, расширяющие кругозор пользователя и способствующие более глубокому пониманию темы.

На датасете Yelp, конфигурация PRISM+InDiRec демонстрирует зависимость производительности от выбора гиперпараметров.

PRISM в действии: Расширение ландшафта рекомендаций

Система PRISM не рассматривается как замена существующим моделям последовательных рекомендаций, а скорее как инструмент для их расширения и улучшения. Разработчики подчеркивают, что PRISM предназначена для интеграции с передовыми техниками, такими как SASRec, STOSA и InDiRec, позволяя значительно повысить точность и персонализацию рекомендаций. Вместо того, чтобы полностью перестраивать существующую инфраструктуру, PRISM предлагает способ добавления дополнительного слоя понимания пользовательских предпочтений, что позволяет получить более релевантные и полезные рекомендации, не отказываясь от сильных сторон уже существующих алгоритмов. Такой подход обеспечивает плавный переход к более совершенным системам рекомендаций, максимизируя эффективность и минимизируя затраты на внедрение.

Система PRISM демонстрирует значительное повышение точности и персонализации рекомендаций при интеграции с передовыми моделями последовательных рекомендаций, такими как SASRec, STOSA и InDiRec. В частности, комбинация PRISM и InDiRec достигает показателя Recall@10 в 0.0622 на наборе данных Beauty, что свидетельствует о способности системы эффективно выявлять релевантные товары среди большого ассортимента. Такое сочетание позволяет не только предсказывать предпочтения пользователей на основе их предыдущих действий, но и учитывать более сложные паттерны поведения, что приводит к более точным и полезным рекомендациям.

Результаты экспериментов демонстрируют значительное повышение эффективности рекомендаций при использовании PRISM в сочетании с моделью InDiRec. В частности, на наборе данных Home наблюдается впечатляющий прирост в 71.43% по метрике NDCG@10 по сравнению с моделью SASRec, что свидетельствует о существенном улучшении ранжирования релевантных товаров. Аналогично, на наборе данных Yelp комбинация PRISM и InDiRec превосходит модель REARM на 10.91% по метрике NDCG@10, подтверждая способность подхода повышать точность и персонализацию рекомендаций в различных сценариях. Полученные данные указывают на то, что интеграция PRISM с существующими моделями позволяет достичь качественно нового уровня эффективности в задачах последовательных рекомендаций.

Предложенная модель PRISM демонстрирует стремление к очищению информации, выделяя и объединяя различные модальности данных для повышения эффективности рекомендаций. Этот подход перекликается с принципом, сформулированным Марвином Минским: “Искусственный интеллект — это искусство организации информации.” Вместо добавления избыточных деталей, PRISM фокусируется на разложении и адаптивной интеграции существующих данных, подобно медитативному процессу очищения. Особенно заметно стремление к синергии информации, где отдельные элементы обретают большую ценность во взаимодействии, что соответствует идее достижения совершенства путем удаления всего лишнего и выявления скрытого смысла в базовых компонентах.

Что дальше?

Предложенная работа, хотя и демонстрирует потенциал адаптивной интеграции мультимодальной информации, лишь приоткрывает завесу над истинной сложностью рекомендательных систем. Вместо того, чтобы усложнять модель бесконечным добавлением признаков, необходимо задаться вопросом: что действительно важно? Разложение информации, как предложено в PRISM, — шаг в правильном направлении, но остаётся неясным, как оптимально определять степень «синергии» между модальностями, не впадая в самообман, вызванный статистической значимостью. Иллюзия понимания часто маскирует недостаток фундаментальной ясности.

Будущие исследования должны сосредоточиться не на увеличении объёма данных, а на улучшении качества их интерпретации. Особенно важно понять, как учитывать неполноту информации — ведь реальный мир редко предоставляет полную картину. Адаптация к неполным данным, а не их игнорирование, — вот где кроется истинный прогресс. Упрощение, а не усложнение, должно быть главной целью.

В конечном итоге, успех рекомендательных систем будет измеряться не точностью предсказаний, а способностью предлагать пользователю не то, что он хочет, а то, что ему нужно. И это — задача, требующая не только технических, но и философских решений. Возможно, стоит пересмотреть саму концепцию «рекомендации» и задуматься о более глубоких принципах взаимодействия человека и информации.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.10944.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-19 15:19