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多模态推荐系统资源与研究进展汇总

多模态推荐系统推荐算法深度学习图神经网络自监督学习Github开源项目

本项目汇总了多模态推荐系统领域的精选资源，包括最新研究论文、开源框架和数据集。内容涵盖通用多模态推荐、基于文本和图像的推荐等方向，并提供详细的文献综述和技术分类。项目重点关注代码实现，为研究人员和开发者提供了深入了解该领域的重要参考。资源列表持续更新，反映多模态推荐系统的最新进展。

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介绍相关项目
Awesome_Multimodel_LLM - 多模态大语言模型资源集锦及研究动态
Github上下文学习多模态大语言模型开源项目思维链指令微调视觉推理
本项目汇集了多模态大语言模型(MLLM)相关资源,涵盖数据集、指令微调、上下文学习、思维链等多个方面。内容持续更新,跟踪MLLM领域最新进展。项目还将发布LLM和MLLM最新研究综述。这是研究人员和开发者了解MLLM前沿动态的重要参考。
awesome-multimodal-in-medical-imaging - 医学影像多模态学习应用资源集锦
Github医学影像多模态学习开源项目报告生成视觉语言模型视觉问答
该项目汇集医学影像多模态学习应用资源，涵盖数据集、综述、报告生成、视觉问答和视觉语言模型等。内容包括大语言模型相关论文，并提供最新论文和代码链接。资源库定期更新，收录超过100篇高质量论文，为医学影像多模态研究提供重要参考。
KG-MM-Survey - 知识图谱与多模态学习融合研究综述
Github多模态学习开源项目深度学习知识图谱知识融合视觉问答
本项目汇总了知识图谱与多模态学习融合研究的相关论文,主要包括知识图谱驱动的多模态学习(KG4MM)和多模态知识图谱(MM4KG)两个方向。KG4MM探讨知识图谱对多模态任务的支持,MM4KG研究多模态技术在知识图谱领域的应用。项目覆盖理解推理、分类、生成、检索等多种任务,提供了详细的文献列表和资源。这是一份系统全面的知识图谱与多模态学习交叉领域研究综述。
RLMRec - 融合大语言模型的推荐系统表示学习框架
GithubRLMRec协同过滤大语言模型开源项目推荐系统表示学习
RLMRec是一个模型无关的推荐系统框架，利用大语言模型增强表示学习。该框架整合表示学习与大语言模型，深入捕捉用户行为和偏好的语义特征。RLMRec引入辅助文本信息，构建大语言模型支持的用户和物品画像，并通过跨视图对齐方法整合语义空间和协同关系信号。在多个公开数据集的评估中，RLMRec展现出显著的性能提升。
Multimodal-AND-Large-Language-Models - 多模态与大语言模型前沿研究综述
Github人工智能多模态大语言模型开源项目机器学习视觉语言模型
本项目汇总了多模态和大语言模型领域的最新研究进展,涵盖结构化知识提取、事件抽取、场景图生成和属性识别等核心技术。同时探讨了视觉语言模型在推理、组合性和开放词汇等方面的前沿问题。项目还收录了大量相关综述和立场文章,为研究人员提供全面的领域概览和未来方向参考。
awesome-recommend-system-pretraining-papers - 推荐系统预训练及大型语言模型论文资源
GithubRecommend System大语言模型开源项目数据集用户表示预训练预训练模型
此资源汇总了预训练推荐系统和大型语言模型相关的论文，涵盖用户表示预训练、序列推荐、图预训练等子领域，并提供丰富的数据集和代码链接。研究人员可以通过该列表了解如何利用预训练和大型语言模型提升推荐系统性能，获得最新研究成果和实用工具。
RecSysDatasets - 推荐系统公开数据集汇总及处理工具
GithubRecBole开源项目推荐系统数据处理数据集模型评估
RecSysDatasets是一个汇总公开推荐系统数据集的开源项目。该项目收集了电商、广告、电影等多个领域的数据集,并提供将数据集转换为统一格式的工具。这有助于研究人员更便捷地获取和使用各类推荐系统数据集,为算法开发和评估提供支持。项目与RecBole推荐系统库集成,便于进行算法测试。
POI-Recommendation - 智能兴趣点推荐的前沿研究资源库
GithubPOI推荐个性化推荐图神经网络开源项目时空数据深度学习
这个项目汇集了兴趣点(POI)推荐领域的最新研究成果，包括深度学习、图神经网络和注意力机制等技术在POI推荐中的应用。项目重点关注时空依赖性、用户偏好建模和冷启动等问题，旨在改进POI推荐的个性化和情境感知能力。资源库收录了大量高质量论文及其代码实现，为POI推荐研究提供了全面的参考资料。
RSPapers - 关于推荐系统的必读论文的精选清单
Github协同过滤开源项目推荐系统深度学习知识图谱隐私保护
RSPapers提供综合的推荐系统研究资源，覆盖系统教程、综合调研和多种议题，如社交、基于深度学习、冷启动、效率、探索与利说问题等，加上基于知识图谱和评论的最新研究。该资源库定期更新，包含多领域实用案例及隐私保护策略，非常适合研究者与实践者。
Awesome-Multimodal-LLM - 大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势
GithubLLM多模态学习开源开源项目模型微调神经网络
本页面介绍大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势，包括文本、视觉（图像和视频）、音频等多种模态。重点讨论如LLaMA、Alpaca和Bloom等开源且适合研究的LLM骨干模型及其学习方法，如全量微调、参数有效微调、上下文学习等。同时列举了具体的多模态LLM模型实例，如OpenFlamingo和MiniGPT-4，以及评估方法，如MultiInstruct和POPE，提供科研人员了解和研究LLM引导多模态学习的资源。
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