13、多模态辅助信息的推荐系统与南非天气预测的研究进展

多模态辅助信息的推荐系统与南非天气预测的研究进展

1. 研究背景与动机

在当今信息爆炸的时代，Web 2.0 带来了信息过载的问题，为了帮助用户从海量信息中找到相关的物品，推荐系统应运而生。传统的推荐系统在建模时，通常只考虑用户的反馈数据，如评分、购买记录等，但这些数据往往存在数据稀疏的问题，即用户对物品的评分有限，这给推荐系统的准确性带来了挑战。

同时，在天气预测领域，虽然已经有了一些方法，但仍存在改进的空间。例如，在南非的天气预测中，一些模型的超参数优化不够全面，且未与当前实际应用的天气预测模型进行对比，这些都限制了研究结果的准确性和可靠性。

2. 多模态推荐系统的相关研究

2.1 推荐系统的发展历程

早期的推荐系统主要采用矩阵分解（MF）方法，通过找到用户 - 物品交互矩阵的潜在因子空间来进行推荐。然而，这种方法在处理数据稀疏问题时效果不佳。后来，研究人员发现结合隐式和显式反馈可以缓解数据稀疏问题，提高预测准确性。

随着研究的深入，推荐系统逐渐成为一个表示学习问题，开始使用神经网络来学习用户 - 物品数据中的非线性模式。同时，在计算机视觉和自然语言处理领域，有效的数据表示能够显著提升现有模型的性能，这启发了研究人员将多模态辅助信息引入推荐系统中。

2.2 多模态辅助信息的应用

以往的研究主要关注通过表格数据（如物品的关键词描述）来利用辅助信息，通常将这些分类数据进行独热编码转换为嵌入向量。但这种方法忽略了非结构化数据在顺序推荐任务中的应用。

本研究提出了一种增强的用户 - 物品表示学习框架，利用多模态辅助信息（包括文本、图像和表格数据），并评估