MMRec

$\text{MMRec}$: 一个简化您研究的现代<ins>多</ins><ins>模</ins>态<ins>推荐</ins>工具箱 arXiv。 :point_right: 查看我们关于MMRec的综合调研，arXiv。 :point_right: 查看多模态推荐系统资源。

工具箱

支持的模型

源代码位于：src\models

模型	论文	会议/期刊	代码
通用模型
SelfCF	SelfCF：一个简单的自监督协同过滤框架	ACM TORS'23	selfcfed_lgn.py
LayerGCN	用于推荐的层级细化图卷积网络	ICDE'23	layergcn.py
多模态模型
VBPR	VBPR：基于隐式反馈的视觉贝叶斯个性化排序	AAAI'16	vbpr.py
MMGCN	MMGCN：用于个性化微视频推荐的多模态图卷积网络	MM'19	mmgcn.py
ItemKNNCBF	我们真的取得了很大进展吗？对最近神经推荐方法的担忧分析	RecSys'19	itemknncbf.py
GRCN	用于隐式反馈多媒体推荐的图细化卷积网络	MM'20	grcn.py
MVGAE	用于推荐系统的多模态变分图自编码器	TMM'21	mvgae.py
DualGNN	DualGNN：用于多媒体推荐的双重图神经网络	TMM'21	dualgnn.py
LATTICE	挖掘多媒体推荐的潜在结构	MM'21	lattice.py
SLMRec	多媒体推荐的自监督学习	TMM'22	slmrec.py
新增模型
BM3	多模态推荐的自举潜在表示	WWW'23	bm3.py
FREEDOM	两个图的故事：冻结和去噪图结构用于多模态推荐	MM'23	freedom.py
MGCN	用于多媒体推荐的多视图图卷积网络	MM'23	mgcn.py
DRAGON	通过同质图增强二元关系用于多模态推荐	ECAI'23	dragon.py
MG	镜像梯度：通过探索平坦局部最小值实现鲁棒多模态推荐系统	WWW'24	trainer.py

如果此框架对您有帮助，请考虑引用我们的论文，谢谢：

@inproceedings{zhou2023bootstrap,
author = {Zhou, Xin and Zhou, Hongyu and Liu, Yong and Zeng, Zhiwei and Miao, Chunyan and Wang, Pengwei and You, Yuan and Jiang, Feijun},
title = {Bootstrap Latent Representations for Multi-Modal Recommendation},
booktitle = {Proceedings of the ACM Web Conference 2023},
pages = {845–854},
year = {2023}
}

@article{zhou2023comprehensive,
      title={A Comprehensive Survey on Multimodal Recommender Systems: Taxonomy, Evaluation, and Future Directions}, 
      author={Hongyu Zhou and Xin Zhou and Zhiwei Zeng and Lingzi Zhang and Zhiqi Shen},
      year={2023},
      journal={arXiv preprint arXiv:2302.04473},
}

@article{zhou2023mmrecsm,
  author = {Zhou, Xin},
  title = {MMRec: Simplifying Multimodal Recommendation},
  year = {2023},
  journal={arXiv preprint arXiv:2302.03497},
}