論文の概要: Set2Box: Similarity Preserving Representation Learning of Sets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03282v1
- Date: Fri, 7 Oct 2022 02:11:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-10 15:10:21.423583
- Title: Set2Box: Similarity Preserving Representation Learning of Sets
- Title（参考訳）: Set2Box: 集合の表現学習を保存する類似性
- Authors: Geon Lee, Chanyoung Park, Kijung Shin
- Abstract要約: 本研究では,集合の圧縮表現のための学習ベースアプローチであるSet2Boxを提案する。
また、より簡潔だがより正確な集合のボックス表現をもたらすSet2Box+を設計します。
実世界の8つのデータセットの実験を通して、Set2Box+は (a) 精度: 最大40.8倍の小さい推定誤差を達成し、また、 (b) 簡潔さ: 96.8倍の精度の表現と類似した推定誤差、 (c) ヴァーサタイル: 各集合の1つの表現から4つの設定相似測度を推定できるようにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.85308805841525
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Sets have been used for modeling various types of objects (e.g., a document
as the set of keywords in it and a customer as the set of the items that she
has purchased). Measuring similarity (e.g., Jaccard Index) between sets has
been a key building block of a wide range of applications, including,
plagiarism detection, recommendation, and graph compression. However, as sets
have grown in numbers and sizes, the computational cost and storage required
for set similarity computation have become substantial, and this has led to the
development of hashing and sketching based solutions. In this work, we propose
Set2Box, a learning-based approach for compressed representations of sets from
which various similarity measures can be estimated accurately in constant time.
The key idea is to represent sets as boxes to precisely capture overlaps of
sets. Additionally, based on the proposed box quantization scheme, we design
Set2Box+, which yields more concise but more accurate box representations of
sets. Through extensive experiments on 8 real-world datasets, we show that,
compared to baseline approaches, Set2Box+ is (a) Accurate: achieving up to
40.8X smaller estimation error while requiring 60% fewer bits to encode sets,
(b) Concise: yielding up to 96.8X more concise representations with similar
estimation error, and (c) Versatile: enabling the estimation of four
set-similarity measures from a single representation of each set.
- Abstract（参考訳）: 様々な種類のオブジェクト(例えば、その中のキーワードのセットとしてのドキュメントと、彼女が購入したアイテムのセットとしての顧客)のモデリングに使用される。
セット間の類似度(jaccard indexなど)を測定することは、盗作の検出、推奨、グラフ圧縮など、幅広いアプリケーションの主要なビルディングブロックである。
しかし、集合の数やサイズが大きくなるにつれて、集合の類似性計算に必要な計算コストと記憶量が大幅に増加し、これはハッシュとスケッチに基づくソリューションの開発につながった。
本稿では,様々な類似度測度を一定時間内に正確に推定できる集合の圧縮表現のための学習ベースアプローチである set2box を提案する。
鍵となるアイデアは、セットのオーバーラップを正確にキャプチャするボックスとしてセットを表現することである。
さらに,提案したボックス量子化方式に基づいて,より簡潔かつ高精度な集合のボックス表現を提供するSet2Box+を設計する。
8つの実世界のデータセットに関する広範な実験を通じて、ベースラインアプローチと比較して、set2box+は、
(a)精度:最大40.8倍小さい推定誤差を達成し、60%少ないビットで集合を符号化できる。
(b)簡潔さ:同様の推定誤差を伴う96.8倍の簡潔な表現、及び
(c)Versatile: 各集合の1つの表現から4つの集合相似測度を推定できる。
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