論文の概要: Hierarchical Graph Neural Network with Cross-Attention for Cross-Device User Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03215v1
• Date: Thu, 6 Apr 2023 16:48:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 13:24:50.713757
• Title: Hierarchical Graph Neural Network with Cross-Attention for Cross-Device User Matching
• Title（参考訳）: クロスデバイスユーザマッチングのための階層型グラフニューラルネットワーク
• Authors: Ali Taghibakhshi, Mingyuan Ma, Ashwath Aithal, Onur Yilmaz, Haggai Maron, Matthew West
• Abstract要約: デバイス間のユーザマッチングは、広告、レコメンダシステム、サイバーセキュリティなど、多くの領域において重要な問題である。 本稿では,階層型グラフニューラルネットワークアーキテクチャ(HGNN)を提案する。 本モデルではクロスアテンション(Cross-Att)機構を導入し,最先端TGCE法と比較して性能を5%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.50037989933728
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cross-device user matching is a critical problem in numerous domains, including advertising, recommender systems, and cybersecurity. It involves identifying and linking different devices belonging to the same person, utilizing sequence logs. Previous data mining techniques have struggled to address the long-range dependencies and higher-order connections between the logs. Recently, researchers have modeled this problem as a graph problem and proposed a two-tier graph contextual embedding (TGCE) neural network architecture, which outperforms previous methods. In this paper, we propose a novel hierarchical graph neural network architecture (HGNN), which has a more computationally efficient second level design than TGCE. Furthermore, we introduce a cross-attention (Cross-Att) mechanism in our model, which improves performance by 5% compared to the state-of-the-art TGCE method.
• Abstract（参考訳）: デバイス間のユーザマッチングは、広告、レコメンデーションシステム、サイバーセキュリティなど、多くのドメインにおいて重要な問題である。 同一人物に属する異なるデバイスを特定しリンクし、シーケンスログを利用する。 これまでのデータマイニング技術は、ログ間の長距離の依存関係と高次の接続に対処するのに苦労してきた。 近年,この問題をグラフ問題としてモデル化し,従来の手法よりも優れた2層グラフコンテキスト埋め込み(TGCE)ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 本稿では,tgceよりも計算効率が高い階層型グラフニューラルネットワークアーキテクチャ(hgnn)を提案する。 さらに,我々のモデルにクロスアテンション(Cross-Att)機構を導入し,最先端TGCE法と比較して性能を5%向上させる。

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