論文の概要: User Modeling and User Profiling: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09660v1
• Date: Thu, 15 Feb 2024 02:06:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 17:16:47.356631
• Title: User Modeling and User Profiling: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: ユーザモデリングとユーザプロファイリング: 総合的な調査
• Authors: Erasmo Purificato (1), Ludovico Boratto (2), and Ernesto William De Luca (1) ((1) Otto von Guericke University Magdeburg, Germany, (2) University of Cagliari, Italy)
• Abstract要約: 本稿では,ユーザモデリングとプロファイリング研究の現状,進化,今後の方向性について調査する。 我々は、初期のステレオタイプモデルから最新のディープラーニング技術までの開発をトレースする、歴史的概要を提供する。 また、プライバシ保護技術に対する重要なニーズと、ユーザモデリングアプローチにおける説明可能性と公正性への推進にも対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The integration of artificial intelligence (AI) into daily life, particularly through information retrieval and recommender systems, has necessitated advanced user modeling and profiling techniques to deliver personalized experiences. These techniques aim to construct accurate user representations based on the rich amounts of data generated through interactions with these systems. This paper presents a comprehensive survey of the current state, evolution, and future directions of user modeling and profiling research. We provide a historical overview, tracing the development from early stereotype models to the latest deep learning techniques, and propose a novel taxonomy that encompasses all active topics in this research area, including recent trends. Our survey highlights the paradigm shifts towards more sophisticated user profiling methods, emphasizing implicit data collection, multi-behavior modeling, and the integration of graph data structures. We also address the critical need for privacy-preserving techniques and the push towards explainability and fairness in user modeling approaches. By examining the definitions of core terminology, we aim to clarify ambiguities and foster a clearer understanding of the field by proposing two novel encyclopedic definitions of the main terms. Furthermore, we explore the application of user modeling in various domains, such as fake news detection, cybersecurity, and personalized education. This survey serves as a comprehensive resource for researchers and practitioners, offering insights into the evolution of user modeling and profiling and guiding the development of more personalized, ethical, and effective AI systems.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の日常生活、特に情報検索とレコメンデーションシステムへの統合は、パーソナライズされた体験を提供するために高度なユーザーモデリングとプロファイリング技術を必要としている。 これらの手法は,これらのシステムとのインタラクションによって生成される大量のデータに基づいて,正確なユーザ表現を構築することを目的としている。 本稿では,ユーザモデリングとプロファイリング研究の現状,進化,今後の方向性について総合的な調査を行う。 我々は,初期のステレオタイプモデルから最新のディープラーニング技術までの発展をたどり,その歴史を概観し,最近のトレンドを含めて,本研究分野のすべての活発なトピックを包含する新しい分類法を提案する。 調査では,より高度なユーザプロファイリング手法へのパラダイムシフト,暗黙のデータ収集,マルチビヘイビアモデリング,グラフデータ構造の統合を強調した。 また,プライバシ保護技術の必要性や,ユーザモデリングアプローチにおける説明可能性と公平性への推進にも対処しています。 中心項の定義を調べることによって、曖昧さを明確にし、主項の2つの新しい百科事典的定義を提案し、分野のより明確な理解を促進することを目指す。 さらに,フェイクニュース検出,サイバーセキュリティ,パーソナライズ教育など,さまざまな分野におけるユーザモデリングの適用について検討する。 この調査は、ユーザモデリングとプロファイリングの進化に関する洞察を提供し、よりパーソナライズされた倫理的で効果的なAIシステムの開発を導く、研究者や実践者のための総合的なリソースとして機能する。

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