論文の概要: Short Video-based Advertisements Evaluation System: Self-Organizing Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12662v1
• Date: Fri, 23 Oct 2020 20:52:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 00:11:43.448923
• Title: Short Video-based Advertisements Evaluation System: Self-Organizing Learning Approach
• Title（参考訳）: ショートビデオに基づく広告評価システム:自己組織化学習アプローチ
• Authors: Yunjie Zhang, Fei Tao, Xudong Liu, Runze Su, Xiaorong Mei, Weicong Ding, Zhichen Zhao, Lei Yuan, Ji Liu
• Abstract要約: 本稿では,ユーザ行動予測のためのエンドツーエンドの自己組織化フレームワークを提案する。 我々のモデルは、トレーニングデータを通じて、ニューラルネットワークアーキテクチャの最適トポロジと最適な重みを学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.2568038582329
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rising of short video apps, such as TikTok, Snapchat and Kwai, advertisement in short-term user-generated videos (UGVs) has become a trending form of advertising. Prediction of user behavior without specific user profile is required by advertisers, as they expect to acquire advertisement performance in advance in the scenario of cold start. Current recommender system do not take raw videos as input; additionally, most previous work of Multi-Modal Machine Learning may not deal with unconstrained videos like UGVs. In this paper, we proposed a novel end-to-end self-organizing framework for user behavior prediction. Our model is able to learn the optimal topology of neural network architecture, as well as optimal weights, through training data. We evaluate our proposed method on our in-house dataset. The experimental results reveal that our model achieves the best performance in all our experiments.
• Abstract（参考訳）: TikTok、Snapchat、Kwaiなどのショートビデオアプリの増加に伴い、短期ユーザー生成ビデオ(UGVs)の広告は広告のトレンドとなっている。 コールドスタートのシナリオにおいて,広告主が事前に広告パフォーマンスを取得するためには,特定のユーザプロファイルのないユーザ行動の予測が必要である。 現在のレコメンデータシステムは生のビデオを入力として取り込まないが、Multi-Modal Machine Learningのこれまでの作業は、UGVのような制約のないビデオには対応していない。 本稿では,ユーザ行動予測のためのエンドツーエンドの自己組織化フレームワークを提案する。 我々のモデルは、トレーニングデータを通じて、ニューラルネットワークアーキテクチャの最適トポロジと最適な重みを学習することができる。 提案手法を社内データセット上で評価した。 実験結果から,本モデルが全実験で最高の性能を発揮できることが判明した。

関連論文リスト

• Predicting Long-horizon Futures by Conditioning on Geometry and Time [49.86180975196375]
  我々は,過去を前提とした将来のセンサ観測の課題を探求する。 マルチモーダリティを扱える画像拡散モデルの大規模事前学習を活用する。 我々は、屋内と屋外のシーンにまたがる多様なビデオのセットについて、ビデオ予測のためのベンチマークを作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T16:56:31Z)
• COURIER: Contrastive User Intention Reconstruction for Large-Scale Visual Recommendation [33.903096803803706]
  我々は、既存のモダリティ機能を超えたさらなる改善のために、推奨に適した視覚的特徴事前学習法が必要であると論じる。 本研究では,行動履歴からユーザ興味に関連する視覚的特徴を抽出する効果的なユーザ意図再構築モジュールを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T07:45:24Z)
• REST: REtrieve & Self-Train for generative action recognition [54.90704746573636]
  本稿では,ビデオ・アクション認識のための事前学習型生成ビジョン・アンド・ランゲージ(V&L)基礎モデルを提案する。 動作クラスを生成するための生成モデルの直接微調整は、過度な過度なオーバーフィッティングに苦しむことを示す。 2つの主要なコンポーネントからなるトレーニングフレームワークであるRESTを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-29T17:57:01Z)
• Revealing Single Frame Bias for Video-and-Language Learning [115.01000652123882]
  単一フレームのトレーニングモデルでは,トレーニングに複数のフレームを使用する既存手法よりも優れたパフォーマンスが得られることを示す。 この結果は、人気のあるビデオおよび言語データセットに強い「静的な外観バイアス」が存在することを明らかにする。 本稿では、時間的モデリングを促進するために、既存のきめ細かい行動認識データセットに基づく2つの新しい検索タスクを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-07T16:28:30Z)
• Reinforcement Learning with Action-Free Pre-Training from Videos [95.25074614579646]
  本稿では,ビデオにおける生成前学習を通じて動的理解に役立つ表現を学習するフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、視覚に基づく強化学習の最終性能とサンプル効率の両方を著しく改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-25T19:44:09Z)
• CLUE: Contextualised Unified Explainable Learning of User Engagement in Video Lectures [6.25256391074865]
  本稿では,オンライン授業ビデオから抽出した特徴から学習する統合モデルCLUEを提案する。 我々のモデルは、言語、文脈情報、配信されたコンテンツのテキスト感情の複雑さをモデル化するために、様々なマルチモーダル機能を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-14T19:51:06Z)
• Auxiliary Learning for Self-Supervised Video Representation via Similarity-based Knowledge Distillation [2.6519061087638014]
  本稿では,知識類似度蒸留法(auxSKD)を基礎として,補助的プレトレーニングフェーズを通じて自己指導型プレトレーニングを補完する新しい手法を提案する。 本手法は,学習者の学習モデルに対する知識を反復的に消し去る教師ネットワークを,未学習映像データのセグメント間の類似情報をキャプチャすることで展開する。 また、入力ビデオのランダムに選択されたセグメントの再生速度を予測し、より信頼性の高い自己教師付き表現を提供するための新しいプリテキストタスク、ビデオセグメントペース予測(VSPP)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-07T21:50:40Z)
• Click-Through Rate Prediction Using Graph Neural Networks and Online Learning [0.0]
  CTR予測精度のわずかな改善は、広告業界に数百万ドルの収益を追加すると言及されています。 このプロジェクトは、グラフニューラルネットワークとオンライン学習アルゴリズムを使用したCTR予測器の構築に関心がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-09T01:35:49Z)
• Less is More: ClipBERT for Video-and-Language Learning via Sparse Sampling [98.41300980759577]
  ビデオと言語の学習に対する標準的なアプローチは、オフラインで抽出された高密度ビデオ機能から学習するニューラルネットワークを規定する。 本稿では,ビデオ・言語タスクに対して,手頃なエンドツーエンド学習を可能にする汎用フレームワークClipBERTを提案する。 6つのデータセットにおけるテキスト・ビデオ検索とビデオ質問応答の実験は、ClipBERTが既存の手法より優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-11T18:50:16Z)
• Privileged Knowledge Distillation for Online Action Detection [114.5213840651675]
  リアルタイム予測タスクに対処するフレーム単位のラベル付けタスクとして,ビデオ中のオンラインアクション検出(OAD)を提案する。 本稿では,トレーニング段階においてのみ観測可能な未来のフレームを特権情報の一種とみなすオンライン行動検出のための,新たな学習支援型フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-18T08:52:15Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。