論文の概要: MAPLE: Mobile App Prediction Leveraging Large Language Model Embeddings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08648v4
- Date: Fri, 01 Nov 2024 08:06:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-04 14:33:31.765150
- Title: MAPLE: Mobile App Prediction Leveraging Large Language Model Embeddings
- Title（参考訳）: MAPLE: 大規模言語モデルの埋め込みを活用したモバイルアプリ予測
- Authors: Yonchanok Khaokaew, Hao Xue, Flora D. Salim,
- Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル埋め込み(MAPLE)を活用したモバイルアプリケーション予測モデルを提案する。
MAPLEは、LLM(Large Language Models)を採用し、これらの課題を克服するためにアプリの類似性をインストールしている。
2つの実世界のデータセットのテストでは、MAPLEは標準およびコールドスタートシナリオの両方で、現代のモデルを上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.03541182474246
- License:
- Abstract: In recent years, predicting mobile app usage has become increasingly important for areas like app recommendation, user behaviour analysis, and mobile resource management. Existing models, however, struggle with the heterogeneous nature of contextual data and the user cold start problem. This study introduces a novel prediction model, Mobile App Prediction Leveraging Large Language Model Embeddings (MAPLE), which employs Large Language Models (LLMs) and installed app similarity to overcome these challenges. MAPLE utilises the power of LLMs to process contextual data and discern intricate relationships within it effectively. Additionally, we explore the use of installed app similarity to address the cold start problem, facilitating the modelling of user preferences and habits, even for new users with limited historical data. In essence, our research presents MAPLE as a novel, potent, and practical approach to app usage prediction, making significant strides in resolving issues faced by existing models. MAPLE stands out as a comprehensive and effective solution, setting a new benchmark for more precise and personalised app usage predictions. In tests on two real-world datasets, MAPLE surpasses contemporary models in both standard and cold start scenarios. These outcomes validate MAPLE's capacity for precise app usage predictions and its resilience against the cold start problem. This enhanced performance stems from the model's proficiency in capturing complex temporal patterns and leveraging contextual information. As a result, MAPLE can potentially improve personalised mobile app usage predictions and user experiences markedly.
- Abstract（参考訳）: 近年,アプリのレコメンデーションやユーザ行動分析,モバイルリソース管理といった分野において,モバイルアプリの利用予測がますます重要になっている。
しかし、既存のモデルでは、コンテキストデータの異質性やユーザによるコールドスタートの問題に悩まされている。
本研究では,Large Language Models (LLMs) を採用した新しい予測モデルである Mobile App Prediction Leveraging Large Language Model Embeddings (MAPLE) を紹介する。
MAPLEはLLMの力を利用してコンテキストデータを処理し、その内部の複雑な関係を効果的に識別する。
さらに,冷戦開始問題に対処するためにインストールされたアプリの類似性について検討し,履歴データに制限のある新規ユーザに対しても,ユーザの好みや習慣のモデリングを容易にする。
本研究は,MAPLEをアプリケーション利用予測の新しい,強力な,実践的なアプローチとして提示し,既存のモデルが直面する問題の解決に大きく貢献する。
MAPLEは総合的で効果的なソリューションであり、より正確でパーソナライズされたアプリ利用予測のための新しいベンチマークを設定している。
2つの実世界のデータセットのテストでは、MAPLEは標準およびコールドスタートシナリオの両方で、現代のモデルを上回っている。
これらの結果から、MAPLEの正確なアプリ使用率予測能力と、コールドスタート問題に対するレジリエンスが検証される。
この性能の向上は、複雑な時間的パターンを捕捉し、文脈情報を活用するモデルの習熟度に起因している。
その結果、MAPLEはパーソナライズされたモバイルアプリの利用予測とユーザエクスペリエンスを大幅に改善する可能性がある。
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