Multimodal Interest-Shifting Sequence Recommendation with Offline Policy Optimization and Drift-Aware Representation Learning
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Interest changes complicate sequential recommendation when interaction histories are combined with item content. We evaluate MM-DRLSR on four public Amazon and Yelp benchmarks. The model integrates category-overlap drift supervision, history-derived drift representations, lightweight identifier–image–text fusion, candidate-conditioned scoring, and an offline actor–critic surrogate objective trained by logged-context replay. The observed next item is used only to construct training labels and rewards; inference ranks candidates from the observed history and candidate content. In the reported five-run summaries under a common leave-one-out protocol, MM-DRLSR attains the highest mean Recall and NDCG among the evaluated methods, with consistent advantages of 0.12–0.22 percentage points over the strongest contemporary multimodal baselines (relative gains of about 1.1–3.6%) that reach Holm-adjusted significance on three of four metrics against Harnessing MLLMs and on Recall@20 against DMESR. The practical value of the method lies in reaching, and in several comparisons, significantly exceeding, the accuracy of heavyweight multimodal-LLM-style approaches with a lightweight architecture whose inference overhead is only about 20% above IDURL. Ablation, sensitivity, and observed interest-shift summaries further describe the contributions of multimodal fusion and offline policy adaptation. The reported results indicate competitive public-data sequential ranking under the stated protocol, together with a reproducible and inference-safe evaluation design.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Multimodal Interest-Shifting Sequence Recommendation with Offline Policy Optimization and Drift-Aware Representation Learning
- Date Crossref
- 31/08/2026
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Guangdong University of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Guangdong Province Environmental Monitoring Center pays non établi dans la noticeOrganisme public
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School of Management pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Computer Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Guangdong Science and Technology Innovation Monitoring and Research Center pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Guangdong Jinke Information Network Center Co. pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
Guangdong University of Technology, Guangdong Province Environmental Monitoring Center et School of Management, avec 3 autres affiliations.
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