論文の概要: Uniting contrastive and generative learning for event sequences models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09995v3
• Date: Mon, 23 Dec 2024 12:00:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:51:44.230926
• Title: Uniting contrastive and generative learning for event sequences models
• Title（参考訳）: 事象列モデルに対するコントラスト学習と生成学習の融合
• Authors: Aleksandr Yugay, Alexey Zaytsev,
• Abstract要約: 本研究では,2つの自己指導型学習手法 – 例えば,コントラスト学習と,潜在空間におけるマスクイベントの復元に基づく生成的アプローチ – の統合について検討する。 いくつかの公開データセットで行った実験は、シーケンス分類と次点型予測に焦点を合わせ、統合された手法が個々の手法と比較して優れた性能を達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.547576949425604
• License:
• Abstract: High-quality representation of transactional sequences is vital for modern banking applications, including risk management, churn prediction, and personalized customer offers. Different tasks require distinct representation properties: local tasks benefit from capturing the client's current state, while global tasks rely on general behavioral patterns. Previous research has demonstrated that various self-supervised approaches yield representations that better capture either global or local qualities. This study investigates the integration of two self-supervised learning techniques - instance-wise contrastive learning and a generative approach based on restoring masked events in latent space. The combined approach creates representations that balance local and global transactional data characteristics. Experiments conducted on several public datasets, focusing on sequence classification and next-event type prediction, show that the integrated method achieves superior performance compared to individual approaches and demonstrates synergistic effects. These findings suggest that the proposed approach offers a robust framework for advancing event sequences representation learning in the financial sector.
• Abstract（参考訳）: トランザクションシーケンスの高品質な表現は、リスク管理、チャーン予測、パーソナライズされた顧客のオファーを含む、現代の銀行アプリケーションにとって不可欠である。 ローカルタスクはクライアントの現在の状態をキャプチャすることで恩恵を受け、グローバルタスクは一般的な振る舞いパターンに依存します。 これまでの研究では、様々な自己監督的アプローチが、グローバルな品質とローカルな品質をよりよく捉えた表現を生み出していることが示されている。 本研究では,2つの自己指導型学習手法 – 例えば,コントラスト学習と,潜在空間におけるマスクイベントの復元に基づく生成的アプローチ – の統合について検討する。 組み合わせたアプローチは、ローカルおよびグローバルなトランザクションデータ特性のバランスをとる表現を生成する。 いくつかの公開データセットで行った実験は、シーケンス分類と次点型予測に焦点を合わせ、統合された手法は個々のアプローチと比較して優れた性能を示し、相乗効果を示す。 これらの結果から,提案手法は,金融セクターにおけるイベントシーケンス表現学習を推進するための堅牢な枠組みを提供する可能性が示唆された。

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