論文の概要: Looking around you: external information enhances representations for event sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10205v2
• Date: Mon, 16 Jun 2025 13:14:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 15:15:29.890913
• Title: Looking around you: external information enhances representations for event sequences
• Title（参考訳）: 周りを見回す:外部情報によってイベントシーケンスの表現が強化される
• Authors: Maria Kovaleva, Petr Sokerin, Pavel Tikhomirov, Alexey Zaytsev,
• Abstract要約: 表現学習は、ストア購入、クライアントトランザクション、一般の人々の振る舞いなど、さまざまなドメインでモデルを生成する。 我々は複数のユーザ表現から情報を集約し、複数のイベントシーケンスのシナリオに対して特定のユーザを増強する手法を開発した。 本研究は,単純なプール技術から,トレーニング可能な注意に基づくカーネルアテンションアグリゲーションまで,多様なアグリゲーションアプローチについて考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1879059908547482
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Representation learning produces models in different domains, such as store purchases, client transactions, and general people's behaviour. However, such models for event sequences usually process each sequence in isolation, ignoring context from ones that co-occur in time. This limitation is particularly problematic in domains with fast-evolving conditions, like finance and e-commerce, or when certain sequences lack recent events. We develop a method that aggregates information from multiple user representations, augmenting a specific user for a scenario of multiple co-occurring event sequences, achieving better quality than processing each sequence independently. Our study considers diverse aggregation approaches, ranging from simple pooling techniques to trainable attention-based Kernel attention aggregation, that can highlight more complex information flow from other users. The proposed methods operate on top of an existing encoder and support its efficient fine-tuning. Across six diverse event sequence datasets (finance, e-commerce, education, etc.) and downstream tasks, Kernel attention improves ROC-AUC scores, both with and without fine-tuning, while mean pooling yields a smaller but still significant gain.
• Abstract（参考訳）: 表現学習は、ストア購入、クライアントトランザクション、一般の人々の振る舞いなど、さまざまなドメインでモデルを生成する。 しかしながら、イベントシーケンスのそのようなモデルは、通常、各シーケンスを分離して処理し、時間とともに発生したコンテキストを無視する。 この制限は、金融やeコマースのような急速に発展する状態のドメインや、あるシーケンスが最近のイベントを欠いている場合に特に問題となる。 我々は,複数のユーザ表現から情報を集約し,複数のイベントシーケンスのシナリオに対して特定のユーザを増強し,各シーケンスを個別に処理するよりも優れた品質を実現する手法を開発した。 本研究は,単純なプール技術から,他のユーザからのより複雑な情報の流れを強調できる,トレーニング可能な注意に基づくカーネルアグリゲーションまで,多様なアグリゲーションアプローチについて考察する。 提案手法は既存のエンコーダ上で動作し,その効率的な微調整をサポートする。 さまざまなイベントシーケンスデータセット(ファイナンス、eコマース、教育など)と下流タスクの6つにまたがって、Kernelの注目はROC-AUCスコアを微調整と無調整の両方で改善し、プールは小さくても、それでも大きな利益をもたらす。

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