[论文解读] Challenging Personalized Video Recommendation

Xingzhong Du, Hongzhi Yin|arXiv (Cornell University)|Dec 21, 2016

Recommender Systems and Techniques被引用 1

一句话总结

本文提出协同嵌入回归（CER）模型，这是一种通用框架，通过将用户-视频交互信息与任意单个内容特征（如文本、音频、运动）相结合，以提升视频推荐性能，尤其在特定内容特征缺失时表现更优。CER在两个大规模数据集上均优于现有模型，并在矩阵内和矩阵外场景下均实现了高效且稳健的推荐。

ABSTRACT

Video recommendation has become an essential way of helping people explore the massive videos and discover the ones that may be of interest to them. In the existing video recommender systems, the models make the recommendations based on the user-video interactions and single specific content features. When the specific content features are unavailable, the performance of the existing models will seriously deteriorate. Inspired by the fact that rich contents (e.g., text, audio, motion, and so on) exist in videos, in this paper, we explore how to use these rich contents to overcome the limitations caused by the unavailability of the specific ones. Specifically, we propose a novel general framework that incorporates arbitrary single content feature with user-video interactions, named as collaborative embedding regression (CER) model, to make effective video recommendation in both in-matrix and out-of-matrix scenarios. Our extensive experiments on two real-world large-scale datasets show that CER beats the existing recommender models with any single content feature and is more time efficient. In addition, we propose a priority-based late fusion (PRI) method to gain the benefit brought by the integrating the multiple content features. The corresponding experiment shows that PRI brings real performance improvement to the baseline and outperforms the existing fusion methods.

研究动机与目标

• 解决当特定内容特征（如文本、音频）不可用时，视频推荐系统性能下降的问题。
• 开发一种可泛化的框架，能够将任意单个内容特征整合到用户-视频交互建模中。
• 提升在现实场景中内容特征可能缺失或不完整时的推荐鲁棒性与效率。
• 探索多种内容特征的有效融合策略，以进一步提升推荐性能。

提出的方法

• 提出协同嵌入回归（CER）模型，通过联合学习用户与视频嵌入，利用交互数据和单个内容特征回归用户偏好。
• 设计一种通用框架，可无缝将任意单个内容特征（如文本、音频、运动）集成到推荐流程中。
• 采用基于优先级排序（PRI）的晚期融合策略，结合多个内容特征，其中特征按其预测重要性加权。
• 采用协同嵌入机制，在共享嵌入空间中建模用户-视频交互，增强在稀疏或缺失内容特征下的泛化能力。
• 应用基于回归的损失函数，使预测用户偏好与实际交互对齐，提升模型优化与收敛效果。
• 采用类似矩阵分解的结构并引入内容感知正则化，以稳定训练并在矩阵外场景下提升性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 是否能够通过统一框架有效整合任意单个内容特征到视频推荐中，而无需依赖特定特征类型？
• RQ2 当内容特征缺失或不可用时，所提出的CER模型相较于现有模型表现如何？
• RQ3 结合多个内容特征对推荐准确率的影响是什么，如何实现有效优化？
• RQ4 基于优先级的晚期融合策略是否优于传统的早期融合或平均融合方法？

主要发现

• CER在两个大规模真实世界数据集上，对所有评估的单个内容特征均持续优于现有推荐模型。
• CER在矩阵内和矩阵外场景下均表现优异，展现出对缺失内容特征的强鲁棒性。
• 所提出的基于优先级的晚期融合（PRI）方法在性能上超越基线，并优于现有融合技术。
• CER比现有模型更具时间效率，适用于大规模部署。
• 通过PRI整合多个内容特征，相较于单特征基线，带来了可测量且显著的性能提升。
• 由于依赖于协同的用户-视频交互模式，该模型即使在特定内容特征不可用时仍保持强大的泛化能力。