論文の概要: Are You A Risk Taker? Adversarial Learning of Asymmetric Cross-Domain Alignment for Risk Tolerance Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08581v1
• Date: Sat, 18 Apr 2020 10:20:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 04:59:25.924520
• Title: Are You A Risk Taker? Adversarial Learning of Asymmetric Cross-Domain Alignment for Risk Tolerance Prediction
• Title（参考訳）: あなたはリスクテイカーですか? リスク許容予測のための非対称クロスドメインアライメントの逆学習
• Authors: Zhe Liu, Lina Yao, Xianzhi Wang, Lei Bai and Jake An
• Abstract要約: ドメインスケールの不等式に対する非対称なクロスドメイン生成適応ネットワーク(ADGAN)を設計する。 消費者消費情報と調査情報という2つのデータソースにデータ分析とユーザモデルを提供する。 我々はADGANが最先端技術よりも、クラス不均衡と不平等なデータ空間に対処できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.17913250589256
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most current studies on survey analysis and risk tolerance modelling lack professional knowledge and domain-specific models. Given the effectiveness of generative adversarial learning in cross-domain information, we design an Asymmetric cross-Domain Generative Adversarial Network (ADGAN) for domain scale inequality. ADGAN utilizes the information-sufficient domain to provide extra information to improve the representation learning on the information-insufficient domain via domain alignment. We provide data analysis and user model on two data sources: Consumer Consumption Information and Survey Information. We further test ADGAN on a real-world dataset with view embedding structures and show ADGAN can better deal with the class imbalance and unqualified data space than state-of-the-art, demonstrating the effectiveness of leveraging asymmetrical domain information.
• Abstract（参考訳）: 調査分析とリスク許容モデリングに関する最近の研究は、専門知識やドメイン固有モデルが欠如している。 クロスドメイン情報における生成逆数学習の有効性を考慮し、ドメインスケールの不等式に対する非対称なクロスドメイン生成逆数ネットワーク(ADGAN)を設計する。 ADGANは情報不足ドメインを利用して情報不足ドメインの表現学習を改善するために追加情報を提供する。 消費者消費情報と調査情報という2つのデータソースにデータ分析とユーザモデルを提供する。 また,ADGANが非対称なドメイン情報を活用することの有効性を実証し,組込み構造を持つ実世界のデータセット上でADGANをさらにテストし,クラス不均衡や不平等なデータ空間に対処できることを示す。

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