論文の概要: Introducing Context Information in Lifelong Sequential Modeling using Temporal Convolutional Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12634v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 08:24:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:05:15.950997
• Title: Introducing Context Information in Lifelong Sequential Modeling using Temporal Convolutional Networks
• Title（参考訳）: 時間畳み込みネットワークを用いた時系列モデリングにおける文脈情報の導入
• Authors: Ting Guo, Zhaoyang Yang, Qinsong Zeng, Ming Chen,
• Abstract要約: 本稿では,TCN(Temporal Convolutional Network)を用いて,各項目のコンテキスト認識表現を生涯にわたって生成する新しいネットワークを提案する。 また、ユーザの基本プロファイル機能に基づいた畳み込みフィルタを作成するために、軽量なサブネットワークも組み込んだ。 その結果,提案するネットワークは,予測精度とオンラインパフォーマンス指標の観点から,既存の手法を超越していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.561273938467592
• License:
• Abstract: The importance of lifelong sequential modeling (LSM) is growing in the realm of social media recommendation systems. A key component in this process is the attention module, which derives interest representations with respect to candidate items from the sequence. Typically, attention modules function in a point-wise fashion, concentrating only on the relevance of individual items in the sequence to the candidate item. However, the context information in the neighboring items that is useful for more accurately evaluating the significance of each item has not been taken into account. In this study, we introduce a novel network which employs the Temporal Convolutional Network (TCN) to generate context-aware representations for each item throughout the lifelong sequence. These improved representations are then utilized in the attention module to produce context-aware interest representations. Expanding on this TCN framework, we present a enhancement module which includes multiple TCN layers and their respective attention modules to capture interest representations across different context scopes. Additionally, we also incorporate a lightweight sub-network to create convolution filters based on users' basic profile features. These personalized filters are then applied in the TCN layers instead of the original global filters to produce more user-specific representations. We performed experiments on both a public dataset and a proprietary dataset. The findings indicate that the proposed network surpasses existing methods in terms of prediction accuracy and online performance metrics.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアレコメンデーションシステムの領域では,生涯連続モデリング(LSM)の重要性が高まっている。 このプロセスのキーコンポーネントはアテンションモジュールであり、シーケンスから候補項目に対する関心表現を導出する。 通常、アテンションモジュールはポイントワイズで機能し、シーケンス内の個々のアイテムと候補アイテムの関連性のみに集中する。 しかし、各項目の意義をより正確に評価するのに有用な近隣項目の文脈情報は考慮されていない。 本研究では,TCN(Temporal Convolutional Network)を用いて,各項目のコンテキスト認識表現を生涯にわたって生成するネットワークを提案する。 これらの改良された表現はアテンションモジュールで利用され、コンテキスト対応の関心表現を生成する。 このTNフレームワークを拡張して、複数のTN層と各注目モジュールを含む拡張モジュールを提案し、異なるコンテキスト範囲における関心表現をキャプチャする。 さらに、ユーザの基本プロファイル機能に基づいた畳み込みフィルタを作成するために、軽量なサブネットワークも組み込んだ。 これらのパーソナライズされたフィルタは、元のグローバルフィルタの代わりにTCN層で適用され、よりユーザ固有の表現を生成する。 パブリックデータセットとプロプライエタリデータセットの両方で実験を行った。 その結果,提案するネットワークは,予測精度とオンラインパフォーマンス指標の観点から,既存の手法を超越していることがわかった。

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