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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,805 - 2,809 (5page)
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Micro-videos have recently become a significant format in the media industry, necessitating the development of new recommendation system strategies to cater to their distinct consumption patterns effectively. Traditional methods, which typically focus on embedding user and item IDs and their interactions, need to be reconsidered for microvideos due to their unique characteristics, such as shorter viewing durations and automatic playback features. Several recent studies have been conducted to address these challenges, proposing innovative recommendation algorithms that utilize the multimodal aspects of content and incorporate graph neural networks. This paper aims to categorize and thoroughly review research on micro-video recommendations, providing a comprehensive overview of its foundational background, methodologies, and distinctive features. It seeks to enhance the understanding and implementation capabilities of researchers and practitioners in this field.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Micro-video Recommendation
Ⅲ. Conclusion
References
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