MDiffFR：連邦推薦におけるコールドスタートアイテムのための拡散

この論文は、新しいアイテムがインタラクションデータを持たないという重要な課題である、連邦推薦システムにおけるコールドスタート問題を扱っています。提案されたMDiffFRメソッドは、モダリティ特徴によって誘導される拡散モデルを利用して、これらのアイテムの埋め込みを生成します。このアプローチは、既存の方法と比較してパフォーマンスとプライバシーを向上させることを目的としています。拡散モデルの使用は、この問題に対する新しいアプローチです。

• •連邦推薦におけるコールドスタート問題に対処。
• •アイテムの埋め込みを生成するための拡散ベースのメソッドであるMDiffFRを提案。
• •拡散プロセスをガイドするためにモダリティ機能を使用。
• •既存の方法と比較して、パフォーマンスとプライバシーが向上すると主張。
• •この問題に対して拡散モデルを使用した新しいアプローチを採用。