論文の概要: Unified Approaches in Self-Supervised Event Stream Modeling: Progress and Prospects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04899v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 13:05:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:57:50.920259
• Title: Unified Approaches in Self-Supervised Event Stream Modeling: Progress and Prospects
• Title（参考訳）: イベントストリームモデリングにおける統一的アプローチ:進展と展望
• Authors: Levente Zólyomi, Tianze Wang, Sofiane Ennadir, Oleg Smirnov, Lele Cao,
• Abstract要約: 自己監視学習(SSL)は、これらの課題に対処するための有望なパラダイムとして登場した。 複数のドメインにまたがるESモデリングに適したSSLメソッドを体系的にレビューし、合成する。 本稿では,ESモデリングのための拡張性のあるドメインに依存しないSSLフレームワークの開発を目的とした今後の研究課題を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.491611479869045
• License:
• Abstract: The proliferation of digital interactions across diverse domains, such as healthcare, e-commerce, gaming, and finance, has resulted in the generation of vast volumes of event stream (ES) data. ES data comprises continuous sequences of timestamped events that encapsulate detailed contextual information relevant to each domain. While ES data holds significant potential for extracting actionable insights and enhancing decision-making, its effective utilization is hindered by challenges such as the scarcity of labeled data and the fragmented nature of existing research efforts. Self-Supervised Learning (SSL) has emerged as a promising paradigm to address these challenges by enabling the extraction of meaningful representations from unlabeled ES data. In this survey, we systematically review and synthesize SSL methodologies tailored for ES modeling across multiple domains, bridging the gaps between domain-specific approaches that have traditionally operated in isolation. We present a comprehensive taxonomy of SSL techniques, encompassing both predictive and contrastive paradigms, and analyze their applicability and effectiveness within different application contexts. Furthermore, we identify critical gaps in current research and propose a future research agenda aimed at developing scalable, domain-agnostic SSL frameworks for ES modeling. By unifying disparate research efforts and highlighting cross-domain synergies, this survey aims to accelerate innovation, improve reproducibility, and expand the applicability of SSL to diverse real-world ES challenges.
• Abstract（参考訳）: 医療、電子商取引、ゲーム、金融といった様々な分野におけるデジタルインタラクションの拡散は、大量のイベントストリーム(ES)データを生み出している。 ESデータは、各ドメインに関連する詳細なコンテキスト情報をカプセル化したタイムスタンプイベントの連続シーケンスを含む。 ESデータは、実行可能な洞察を抽出し、意思決定を強化する重要な可能性を持っているが、その有効利用はラベル付きデータの不足や既存の研究成果の断片化といった課題によって妨げられている。 自己監視学習(SSL)は、ラベルのないESデータから意味のある表現を抽出できるようにすることにより、これらの課題に対処するための有望なパラダイムとして登場した。 本調査では,複数のドメインにまたがるESモデリングに適したSSL手法を体系的に検討,合成し,従来独立して運用されてきたドメイン固有のアプローチのギャップを埋める。 本稿では,SSL手法の包括的分類法を提案し,予測的パラダイムとコントラスト的パラダイムの両方を包含し,その適用性と適用性について異なるアプリケーション・コンテキストで分析する。 さらに,本研究における重要なギャップを特定し,ESモデリングのためのスケーラブルでドメインに依存しないSSLフレームワークの開発を目的とした今後の研究課題を提案する。 異なる研究努力を統一し、ドメイン間のシナジーを強調することで、この調査はイノベーションを加速し、再現性を改善し、SSLの適用範囲をさまざまな現実世界のES課題に拡大することを目的としている。

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