論文の概要: Personalized Clustering via Targeted Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13690v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 10:28:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 13:23:41.444613
• Title: Personalized Clustering via Targeted Representation Learning
• Title（参考訳）: 目標表現学習によるパーソナライズされたクラスタリング
• Authors: Xiwen Geng, Suyun Zhao, Yixin Yu, Borui Peng, Pan Du, Hong Chen, Cuiping Li, Mengdie Wang,
• Abstract要約: クラスタリングは伝統的に、ラベルのないデータから自然なグループ構造モデルを明らかにすることを目的としています。 ターゲット表現学習を明示的に行うパーソナライズされたクラスタリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.685373069492448
• License:
• Abstract: Clustering traditionally aims to reveal a natural grouping structure model from unlabeled data. However, this model may not always align with users' preference. In this paper, we propose a personalized clustering method that explicitly performs targeted representation learning by interacting with users via modicum task information (e.g., $\textit{must-link}$ or $\textit{cannot-link}$ pairs) to guide the clustering direction. We query users with the most informative pairs, i.e., those pairs most hard to cluster and those most easy to miscluster, to facilitate the representation learning in terms of the clustering preference. Moreover, by exploiting attention mechanism, the targeted representation is learned and augmented. By leveraging the targeted representation and constrained constrastive loss as well, personalized clustering is obtained. Theoretically, we verify that the risk of personalized clustering is tightly bounded, guaranteeing that active queries to users do mitigate the clustering risk. Experimentally, extensive results show that our method performs well across different clustering tasks and datasets, even with a limited number of queries.
• Abstract（参考訳）: クラスタリングは伝統的に、ラベルのないデータから自然なグループ構造モデルを明らかにすることを目的としています。 しかし、このモデルは必ずしもユーザの好みと一致しないかもしれない。 本稿では,モディカムタスク情報(例えば,$\textit{must-link}$または$\textit{cannot-link}$ pairs)を介してユーザと対話することで,目的の表現学習を明示的に行うパーソナライズされたクラスタリング手法を提案する。 私たちは、最も情報に富んだペア、すなわちクラスタリングの最も難しいペアと、クラスタリングの好みの観点から表現学習を容易にするために、ユーザに問い合わせます。 さらに、注意機構を活用することにより、対象の表現を学習し、拡張する。 対象の表現と制約された構成的損失を活用することにより、パーソナライズされたクラスタリングを得る。 理論的には、パーソナライズされたクラスタリングのリスクは厳密に拘束されており、ユーザに対するアクティブなクエリがクラスタリングのリスクを軽減することを保証する。 実験により,本手法は,限られたクエリ数であっても,異なるクラスタリングタスクやデータセットに対して良好に動作することを示す。

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