論文の概要: Enhancing User Sequence Modeling through Barlow Twins-based Self-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00953v1
• Date: Fri, 02 May 2025 02:04:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 17:21:19.883311
• Title: Enhancing User Sequence Modeling through Barlow Twins-based Self-Supervised Learning
• Title（参考訳）: Barlow Twins-based Self-Supervised Learning によるユーザシーケンスモデリングの強化
• Authors: Yuhan Liu, Lin Ning, Neo Wu, Karan Singhal, Philip Andrew Mansfield, Devora Berlowitz, Sushant Prakash, Bradley Green,
• Abstract要約: 本稿では,最先端のSSL手法であるBarlow Twinsを,適切な拡張手法を取り入れたユーザシーケンスモデリングに適用することを提案する。 提案手法は,大規模な負のサンプルバッチの必要性を軽減し,より小さなバッチサイズと限られたラベル付きデータによる効果的な表現学習を実現することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.299357794051797
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: User sequence modeling is crucial for modern large-scale recommendation systems, as it enables the extraction of informative representations of users and items from their historical interactions. These user representations are widely used for a variety of downstream tasks to enhance users' online experience. A key challenge for learning these representations is the lack of labeled training data. While self-supervised learning (SSL) methods have emerged as a promising solution for learning representations from unlabeled data, many existing approaches rely on extensive negative sampling, which can be computationally expensive and may not always be feasible in real-world scenario. In this work, we propose an adaptation of Barlow Twins, a state-of-the-art SSL methods, to user sequence modeling by incorporating suitable augmentation methods. Our approach aims to mitigate the need for large negative sample batches, enabling effective representation learning with smaller batch sizes and limited labeled data. We evaluate our method on the MovieLens-1M, MovieLens-20M, and Yelp datasets, demonstrating that our method consistently outperforms the widely-used dual encoder model across three downstream tasks, achieving an 8%-20% improvement in accuracy. Our findings underscore the effectiveness of our approach in extracting valuable sequence-level information for user modeling, particularly in scenarios where labeled data is scarce and negative examples are limited.
• Abstract（参考訳）: ユーザ・シークエンス・モデリングは、ユーザ・アイテムの歴史的相互作用から情報表現を抽出できるため、現代の大規模レコメンデーションシステムにとって不可欠である。 これらのユーザ表現は、ユーザのオンラインエクスペリエンスを高めるために、さまざまなダウンストリームタスクに広く使用されている。 これらの表現を学ぶ上で重要な課題は、ラベル付きトレーニングデータの欠如である。 自己教師付き学習(SSL)手法は、ラベルのないデータから表現を学習するための有望なソリューションとして登場したが、既存の多くのアプローチは、計算コストが高く、現実のシナリオでは必ずしも実現できないような、広範なネガティブサンプリングに依存している。 本研究では,現在最先端のSSL手法であるBarlow Twinsを,適切な拡張手法を取り入れたユーザシーケンスモデリングに適用することを提案する。 提案手法は,大規模な負のサンプルバッチの必要性を軽減し,より小さなバッチサイズと限られたラベル付きデータによる効果的な表現学習を実現することを目的としている。 提案手法はMovieLens-1M, MovieLens-20M, Yelpのデータセットで評価し, 3つの下流タスクにまたがる広範に使用されているデュアルエンコーダモデルより一貫して優れており,精度は8%～20%向上していることを示した。 特にラベル付きデータが不足し,ネガティブな例が限られている場合において,ユーザモデリングに有用なシーケンスレベルの情報を抽出する手法の有効性について検討した。

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