题 目：Multimodality Invariant Learning for Multimedia-based New Item Recommendation
作 者：Haoyue Bai, Le Wu*, Min Hou, Miaomiao Cai, Zhuangzhuang He, Yuyang Zhou, Richang Hong and Meng Wang
简 介：基于多媒体的推荐在快速推荐新项目和处理现实场景中缺失的模式方面面临挑战。本文的重点是不变性学习，以保持用户内容偏好的稳定。引入MILK框架是为了解决新项目推荐中缺少的模态问题。MILK包括一个跨模态对齐模块，用于语义一致性，并使用具有循环混合的多模态异构环境进行训练。在三个真实数据集上的实验验证了MILK的有效性。
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