論文の概要: A Deep Metric Learning Approach to Account Linking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07263v1
• Date: Sat, 15 May 2021 17:06:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-18 15:11:52.210644
• Title: A Deep Metric Learning Approach to Account Linking
• Title（参考訳）: アカウントリンクのための深層的学習手法
• Authors: Aleem Khan, Elizabeth Fleming, Noah Schofield, Marcus Bishop, Nicholas Andrews
• Abstract要約: 我々は、同じ著者に属するソーシャルメディアアカウントを自動でリンクする作業について検討する。 ユーザアクティビティの可変サイズのサンプルをベクトル空間にマップする埋め込みの学習に重点を置いている。 本手法は, 訓練時間にないアカウントのサンプル数が少ない場合でも, 高いリンク精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.86989372262348
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the task of linking social media accounts that belong to the same author in an automated fashion on the basis of the content and metadata of their corresponding document streams. We focus on learning an embedding that maps variable-sized samples of user activity -- ranging from single posts to entire months of activity -- to a vector space, where samples by the same author map to nearby points. The approach does not require human-annotated data for training purposes, which allows us to leverage large amounts of social media content. The proposed model outperforms several competitive baselines under a novel evaluation framework modeled after established recognition benchmarks in other domains. Our method achieves high linking accuracy, even with small samples from accounts not seen at training time, a prerequisite for practical applications of the proposed linking framework.
• Abstract（参考訳）: 我々は,同一著者に属するソーシャルメディアアカウントを,対応する文書ストリームの内容とメタデータに基づいて自動でリンクするタスクについて検討する。 私たちは、単一の投稿から数ヶ月にわたるユーザアクティビティの可変サイズのサンプルを、同じ著者によるサンプルを近くのポイントにマップするベクトル空間にマッピングする埋め込みを学習することに重点を置いています。 このアプローチでは、トレーニングのために人間の注釈データを必要としないため、大量のソーシャルメディアコンテンツを活用できます。 提案モデルは、他の領域における確立された認識ベンチマークをモデルとした新しい評価フレームワークの下で、いくつかの競合ベースラインを上回る。 提案手法は, 学習時間に見られないアカウントのサンプルが小さい場合でも高いリンク精度を実現し, 提案手法の実用的適用の前提条件となる。

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