論文の概要: Interest-oriented Universal User Representation via Contrastive Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08865v1
- Date: Sat, 18 Sep 2021 07:42:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-21 16:22:18.789786
- Title: Interest-oriented Universal User Representation via Contrastive Learning
- Title（参考訳）: コントラスト学習による興味指向ユニバーサルユーザ表現
- Authors: Qinghui Sun, Jie Gu, Bei Yang, XiaoXiao Xu, Renjun Xu, Shangde Gao,
Hong Liu, Huan Xu
- Abstract要約: 我々は2つの視点から普遍的なユーザ表現を改善することを試みる。
表現モデルトレーニングを導くために、対照的な自己教師型学習パラダイムが提示される。
新規な多目的抽出モジュールが提示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.377233340976197
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: User representation is essential for providing high-quality commercial
services in industry. Universal user representation has received many interests
recently, with which we can be free from the cumbersome work of training a
specific model for each downstream application. In this paper, we attempt to
improve universal user representation from two points of views. First, a
contrastive self-supervised learning paradigm is presented to guide the
representation model training. It provides a unified framework that allows for
long-term or short-term interest representation learning in a data-driven
manner. Moreover, a novel multi-interest extraction module is presented. The
module introduces an interest dictionary to capture principal interests of the
given user, and then generate his/her interest-oriented representations via
behavior aggregation. Experimental results demonstrate the effectiveness and
applicability of the learned user representations.
- Abstract（参考訳）: 企業における高品質な商用サービスの提供には,ユーザ表現が不可欠だ。
ユニバーサルユーザ表現は最近多くの関心を集めており、ダウンストリームアプリケーションごとに特定のモデルをトレーニングするという面倒な作業から解放されています。
本稿では,2つの視点から普遍的なユーザ表現を改善することを試みる。
まず、表現モデルトレーニングの指針として、対照的な自己指導型学習パラダイムを示す。
データ駆動型の長期的あるいは短期的な関心表現学習を可能にする統一的なフレームワークを提供する。
さらに、新規な多目的抽出モジュールを示す。
このモジュールは、あるユーザの主興味を捉え、行動アグリゲーションを介して彼の関心指向の表現を生成するための興味辞書を導入する。
実験結果は,学習したユーザ表現の有効性と適用性を示す。
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