Buchumschlag

Are Multimodal Embeddings Truly Beneficial for Recommendation? A Deep Dive into Whole vs. Individual Modalities

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Ye, Yu, Fu, Junchen, Song, Yu, Zheng, Kaiwen, Jose, Joemon M.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Information Retrieval
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

CROSSAN: Towards Efficient and Effective Adaptation of Multiple Multimodal Foundation Models for Sequential Recommendation
von: Fu, Junchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Benchmarking Multimodal Large Language Models for Missing Modality Completion in Product Catalogues
von: Fu, Junchen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Efficient and Effective Adaptation of Multimodal Foundation Models in Sequential Recommendation
von: Fu, Junchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Differentiable Semantic ID for Generative Recommendation
von: Fu, Junchen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

IISAN: Efficiently Adapting Multimodal Representation for Sequential Recommendation with Decoupled PEFT
von: Fu, Junchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The 1st EReL@MIR Workshop on Efficient Representation Learning for Multimodal Information Retrieval
von: Fu, Junchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TransRec: Learning Transferable Recommendation from Mixture-of-Modality Feedback
von: Wang, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Modality Reliability Guided Multimodal Recommendation
von: Dong, Xue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Large Language Model driven Policy Exploration for Recommender Systems
von: Wang, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The 2nd EReL@MIR Workshop on Efficient Representation Learning for Multimodal Information Retrieval
von: Fu, Junchen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Reinforcement Learning-based Recommender Systems with Large Language Models for State Reward and Action Modeling
von: Wang, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DeepRec: Towards a Deep Dive Into the Item Space with Large Language Model Based Recommendation
von: Zheng, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generating with Fairness: A Modality-Diffused Counterfactual Framework for Incomplete Multimodal Recommendations
von: Li, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

NineRec: A Benchmark Dataset Suite for Evaluating Transferable Recommendation
von: Zhang, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Relational Deep Dive: Error-Aware Queries Over Unstructured Data
von: Chao, Daren, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Efficient Framework for Whole-Page Reranking via Single-Modal Supervision
von: Zhang, Zishuai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond One-Size-Fits-All: A Study of Neural and Behavioural Variability Across Different Recommendation Categories
von: Koutroumpas, Georgios, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TrackRec: Iterative Alternating Feedback with Chain-of-Thought via Preference Alignment for Recommendation
von: Xia, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Modality Alignment with Multi-scale Bilateral Attention for Multimodal Recommendation
von: Ren, Kelin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

IGDMRec: Behavior Conditioned Item Graph Diffusion for Multimodal Recommendation
von: Guo, Ziyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CLEAR: Null-Space Projection for Cross-Modal De-Redundancy in Multimodal Recommendation
von: Zhan, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Look into the Future: Deep Contextualized Sequential Recommendation
von: Zheng, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Harnessing Multimodal Large Language Models for Multimodal Sequential Recommendation
von: Ye, Yuyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

R^3AG: First Workshop on Refined and Reliable Retrieval Augmented Generation
von: Wang, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Single-Branch Network Architectures to Close the Modality Gap in Multimodal Recommendation
von: Ganhör, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Training-free Graph-based Imputation of Missing Modalities in Multimodal Recommendation
von: Malitesta, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Modality-Aware Identity Construction and Counterfactual Structure Learning for ID-Free Multimodal Recommendation
von: Ma, Hongjian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

An Empirical Study of Training ID-Agnostic Multi-modal Sequential Recommenders
von: Li, Youhua, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dealing with Missing Modalities in Multimodal Recommendation: a Feature Propagation-based Approach
von: Malitesta, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Do We Really Need to Drop Items with Missing Modalities in Multimodal Recommendation?
von: Malitesta, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Formalizing Multimedia Recommendation through Multimodal Deep Learning
von: Malitesta, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Retrieval Augmented Cross-Modal Tag Recommendation in Software Q&A Sites
von: Lu, Sijin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multimodal Graph Neural Network for Recommendation with Dynamic De-redundancy and Modality-Guided Feature De-noisy
von: Mo, Feng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Teach Me How to Denoise: A Universal Framework for Denoising Multi-modal Recommender Systems via Guided Calibration
von: Li, Hongji, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust Multimodal Recommendation via Graph Retrieval-Enhanced Modality Completion
von: Li, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

VLM2Rec: Resolving Modality Collapse in Vision-Language Model Embedders for Multimodal Sequential Recommendation
von: Kim, Junyoung, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Embed Progressive Implicit Preference in Unified Space for Deep Collaborative Filtering
von: Zhang, Zhongjin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LIT-GRAPH: Evaluating Deep vs. Shallow Graph Embeddings for High-Quality Text Recommendation in Domain-Specific Knowledge Graphs
von: Gelal, Nirmal, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Beyond Graph Convolution: Multimodal Recommendation with Topology-aware MLPs
von: Huang, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Serendipitous Recommendation with Multimodal LLM
von: Wang, Haoting, et al.
Veröffentlicht: (2025)