論文の概要: U-Sticker: A Large-Scale Multi-Domain User Sticker Dataset for Retrieval and Personalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19108v2
• Date: Thu, 10 Jul 2025 03:26:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-11 18:48:43.565857
• Title: U-Sticker: A Large-Scale Multi-Domain User Sticker Dataset for Retrieval and Personalization
• Title（参考訳）: U-Sticker: 検索とパーソナライゼーションのための大規模マルチドメインユーザステッカーデータセット
• Authors: Heng Er Metilda Chee, Jiayin Wang, Zhiqiang Guo, Weizhi Ma, Qinglang Guo, Min Zhang,
• Abstract要約: 会話間での時間的およびユーザ匿名IDを含むデータセットであるUser-Stickerを紹介する。 生データは、720時間にわたる67の会話から人気のメッセージングプラットフォームから収集された。 データセットは、これまで他のデータセットで利用できなかったリッチな時間的、多言語的、およびクロスドメインな振る舞いをキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.082343227750282
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Instant messaging with texts and stickers has become a widely adopted communication medium, enabling efficient expression of user semantics and emotions. With the increased use of stickers conveying information and feelings, sticker retrieval and recommendation has emerged as an important area of research. However, a major limitation in existing literature has been the lack of datasets capturing temporal and user-specific sticker interactions, which has hindered further progress in user modeling and sticker personalization. To address this, we introduce User-Sticker, a dataset that includes temporal and user anonymous ID across conversations. It is the largest publicly available sticker dataset to date, containing 22K unique users, 370K stickers, and 8.3M messages. The raw data was collected from a popular messaging platform from 67 conversations over 720 hours of crawling. All text and image data were carefully vetted for safety and privacy checks and modifications. Spanning 10 domains, the U-Sticker dataset captures rich temporal, multilingual, and cross-domain behaviors not previously available in other datasets. Extensive quantitative and qualitative experiments demonstrate U-Sticker's practical applications in user behavior modeling and personalized recommendation and highlight its potential to further research areas in personalized retrieval and conversational studies. U-Sticker dataset is publicly available.
• Abstract（参考訳）: テキストやステッカーによるインスタントメッセージは広く普及し,ユーザのセマンティクスや感情の効率的な表現を可能にしている。 情報や感情を伝達するステッカーの利用の増加に伴い、ステッカー検索とレコメンデーションが重要な研究領域として浮上している。 しかし、既存の文献の大きな制限は、時間的およびユーザ固有のステッカーインタラクションをキャプチャするデータセットの欠如であり、ユーザモデリングとステッカーパーソナライゼーションのさらなる進歩を妨げている。 この問題に対処するために、会話間での時間的およびユーザ匿名IDを含むデータセットであるUser-Stickerを紹介した。 これまでで最大の公開ステッカーデータセットであり、22Kのユニークなユーザ、370Kのステッカー、8.3Mメッセージが含まれている。 生データは、720時間にわたる67の会話から人気のメッセージングプラットフォームから収集された。 テキストと画像のデータはすべて、安全とプライバシーのチェックと修正のために慎重に検査された。 10ドメインを拡大すると、U-Stickerデータセットは、これまで他のデータセットで利用できなかったリッチな時間的、多言語的、クロスドメインな振る舞いをキャプチャする。 U-Stickerのユーザ行動モデリングとパーソナライズされたレコメンデーションにおける実践的応用を実証し、パーソナライズされた検索と会話研究におけるさらなる研究領域の可能性を強調した。 U-Stickerデータセットが公開されている。

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