近日，我院徐扬老师团队在CCF-A类期刊 《IEEE Transactions on Multimedia 》上发表题为“IMMPOI: An Interest-Aware Multimodal Adaptive Fusion Framework for POI Recommendations”的研究论文，本研究创新性地提出了基于兴趣感知的多模态自适应融合兴趣点推荐方法。2022级硕士生刘尊龙为该论文第一作者，徐扬老师为唯一通讯作者。
图1 基于兴趣感知的多模态自适应融合兴趣点推荐方法框架图
在本研究中，针对多模态兴趣点推荐任务中多模态噪声干扰严重以及忽视不同模态对用户决策影响差异等问题，提出了一种兴趣感知的多模态自适应融合 兴趣点推荐框架。具体而言，依据用户偏好对多模态内容进行自适应噪声过滤，提出了一种面向用户兴趣的多模态净化器，从源头上提升模态信息的有效性。随后，引入解耦式多模态图编码器，在统一图结构中精细刻画用户与兴趣点之间的行为特征、多模态内容特征，以及地理邻近性和时序依赖关系，实现对复杂交互模式的全面建模。在此基础上，研究进一步设计了兴趣感知的多模态融合模块，通过自监督学习策略，自适应地整合多模态内容特征与上下文信息，学习更加全面、判别性更强的用户与兴趣点表示，有效刻画不同模态在用户决策过程中的差异化影响。该研究为多模态兴趣点推荐系统的设计提供了新的思路，对位置服务与智能推荐系统的实际应用具有重要意义。
近年来，徐扬老师团队致力于兴趣点推荐研究，取得了一系列高水平的研究成果，部分成果发表在The Web Conference (WWW)， ACM Transactions on Information Systems (TOIS)，IEEE Transactions on Multimedia (TMM)等多个相关领域TOP会议和期刊上。
图文：刘尊龙
编辑：徐扬
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