Compressed Video Aggregator: Content-driven Module for Efficient Micro-Video Recommendation
压缩视频聚合器:用于高效微视频推荐的内容驱动模块
机构 * University of Tulsa(塔尔萨大学) ; Amazon(亚马逊) ; University of Arizona(亚利桑那大学) ; Visa
AI总结 本文提出压缩视频聚合器(CVA),通过解耦视频信息与偏好学习,利用冻结的VFM嵌入进行聚合,生成紧凑的视频嵌入以提升推荐效果。实验显示,通过CLIP重新选择关键帧可显著减少训练时间和GPU内存消耗,并提升所有方法的性能。
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