論文の概要: A Comparative Study on Enhancing Prediction in Social Network Advertisement through Data Augmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13812v4
- Date: Tue, 12 Nov 2024 07:44:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-13 13:19:07.441280
- Title: A Comparative Study on Enhancing Prediction in Social Network Advertisement through Data Augmentation
- Title（参考訳）: データ拡張によるソーシャルネットワークの予測向上に関する比較研究
- Authors: Qikai Yang, Panfeng Li, Xinhe Xu, Zhicheng Ding, Wenjing Zhou, Yi Nian,
- Abstract要約: 本研究では,ソーシャルネットワーク広告データの生成的拡張フレームワークを提示し,検討する。
データ拡張のための3つの生成モデル - GAN(Generative Adversarial Networks)、VAE(variantal Autoencoders)、Gaussian Mixture Models(GMM) - を探索する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6707149143800017
- License:
- Abstract: In the ever-evolving landscape of social network advertising, the volume and accuracy of data play a critical role in the performance of predictive models. However, the development of robust predictive algorithms is often hampered by the limited size and potential bias present in real-world datasets. This study presents and explores a generative augmentation framework of social network advertising data. Our framework explores three generative models for data augmentation - Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs), and Gaussian Mixture Models (GMMs) - to enrich data availability and diversity in the context of social network advertising analytics effectiveness. By performing synthetic extensions of the feature space, we find that through data augmentation, the performance of various classifiers has been quantitatively improved. Furthermore, we compare the relative performance gains brought by each data augmentation technique, providing insights for practitioners to select appropriate techniques to enhance model performance. This paper contributes to the literature by showing that synthetic data augmentation alleviates the limitations imposed by small or imbalanced datasets in the field of social network advertising. At the same time, this article also provides a comparative perspective on the practicality of different data augmentation methods, thereby guiding practitioners to choose appropriate techniques to enhance model performance.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルネットワーク広告の世界では、予測モデルのパフォーマンスにおいて、データの量と正確さが重要な役割を担っている。
しかし、堅牢な予測アルゴリズムの開発は、しばしば実世界のデータセットに存在する限られたサイズと潜在的なバイアスによって妨げられる。
本研究では,ソーシャルネットワーク広告データの生成的拡張フレームワークを提示し,検討する。
本稿では,データ拡張のための生成モデルとして,GAN(Generative Adversarial Networks),VAE(VAE),Gaussian Mixture Models(GMM)の3つを検討した。
特徴空間の合成拡張を行うことにより,データ拡張により,様々な分類器の性能が定量的に向上したことがわかった。
さらに,各データ拡張手法がもたらす相対的な性能向上を比較し,モデル性能を向上させる適切なテクニックを選択するための洞察を提供する。
本稿では,ソーシャル・ネットワーク・広告分野において,合成データの増大により,小あるいは不均衡なデータセットによる制限が緩和されることを示すことによって文献に寄与する。
同時に、本論文は、異なるデータ拡張手法の実用性に関する比較視点も提供し、モデル性能を向上させるための適切なテクニックを実践者に選択するよう促す。
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