論文の概要: Enhancing Social Media Personalization: Dynamic User Profile Embeddings and Multimodal Contextual Analysis Using Transformer Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07925v1
• Date: Tue, 9 Jul 2024 10:58:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 21:58:43.545248
• Title: Enhancing Social Media Personalization: Dynamic User Profile Embeddings and Multimodal Contextual Analysis Using Transformer Models
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアパーソナライゼーションの強化:トランスフォーマーモデルを用いた動的ユーザプロファイル埋め込みとマルチモーダルコンテキスト解析
• Authors: Pranav Vachharajani,
• Abstract要約: 本研究では,動的ユーザプロファイルの埋め込みがソーシャルネットワークにおける個人化されたコンテキスト認識体験に与える影響について検討する。 2000万以上のデータポイントのデータセット上で、多言語と英語のトランスフォーマーモデルの比較分析を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This study investigates the impact of dynamic user profile embedding on personalized context-aware experiences in social networks. A comparative analysis of multilingual and English transformer models was performed on a dataset of over twenty million data points. The analysis included a wide range of metrics and performance indicators to compare dynamic profile embeddings versus non-embeddings (effectively static profile embeddings). A comparative study using degradation functions was conducted. Extensive testing and research confirmed that dynamic embedding successfully tracks users' changing tastes and preferences, providing more accurate recommendations and higher user engagement. These results are important for social media platforms aiming to improve user experience through relevant features and sophisticated recommendation engines.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,動的ユーザプロファイルの埋め込みがソーシャルネットワークにおける個人化されたコンテキスト認識体験に与える影響について検討する。 2000万以上のデータポイントのデータセット上で、多言語と英語のトランスフォーマーモデルの比較分析を行った。 この分析には、動的プロファイル埋め込みと非埋め込み(事実上静的なプロファイル埋め込み)を比較するための幅広いメトリクスとパフォーマンス指標が含まれていた。 劣化関数を用いた比較研究を行った。 徹底的なテストと研究により、動的埋め込みはユーザーの好みや好みの変化を追跡し、より正確なレコメンデーションとより高いユーザエンゲージメントを提供することを確認した。 これらの結果は、ソーシャルメディアプラットフォームにおいて、関連する機能や高度なレコメンデーションエンジンによるユーザエクスペリエンスの向上を目的としている。

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