論文の概要: Modeling User Behavior from Adaptive Surveys with Supplemental Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20919v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 15:19:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.180095
• Title: Modeling User Behavior from Adaptive Surveys with Supplemental Context
• Title（参考訳）: 副次的文脈を用いた適応型サーベイからのユーザ行動のモデル化
• Authors: Aman Shukla, Daniel Patrick Scantlebury, Rishabh Kumar,
• Abstract要約: 本稿では,適応型サーベイ応答とコンテキスト信号とを融合させてユーザ動作をモデル化するモジュールアーキテクチャであるLANTERNを提案する。 我々は,選択的ゲーティング,残差接続,後期融合を通じて,調査プライマリーを維持することのアーキテクチャ的価値を実証する。 さらに、アブレーションとまれ/頻繁な属性分析により、閾値感度と選択的モダリティ依存の利点について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.433758865948252
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modeling user behavior is critical across many industries where understanding preferences, intent, or decisions informs personalization, targeting, and strategic outcomes. Surveys have long served as a classical mechanism for collecting such behavioral data due to their interpretability, structure, and ease of deployment. However, surveys alone are inherently limited by user fatigue, incomplete responses, and practical constraints on their length making them insufficient for capturing user behavior. In this work, we present LANTERN (Late-Attentive Network for Enriched Response Modeling), a modular architecture for modeling user behavior by fusing adaptive survey responses with supplemental contextual signals. We demonstrate the architectural value of maintaining survey primacy through selective gating, residual connections and late fusion via cross-attention, treating survey data as the primary signal while incorporating external modalities only when relevant. LANTERN outperforms strong survey-only baselines in multi-label prediction of survey responses. We further investigate threshold sensitivity and the benefits of selective modality reliance through ablation and rare/frequent attribute analysis. LANTERN's modularity supports scalable integration of new encoders and evolving datasets. This work provides a practical and extensible blueprint for behavior modeling in survey-centric applications.
• Abstract（参考訳）: ユーザの振る舞いをモデル化することは、好み、意図、決定を理解することがパーソナライズ、ターゲティング、戦略的成果を知らせる多くの産業において重要である。 調査は、その解釈可能性、構造、デプロイの容易さのために、このような行動データを収集するための古典的なメカニズムとして長く使われてきた。 しかし,利用者の疲労や不完全な応答,その長さに関する実践的制約などにより,利用者の行動を把握するのに不十分な調査が本質的に制限されている。 本研究では,適応型サーベイ応答と追加の文脈信号とを融合させてユーザ動作をモデル化するアーキテクチャであるLANTERN(Late-Attentive Network for Enriched Response Modeling)を提案する。 本稿では,選択的ゲーティング,残差接続,およびクロスアテンションによる遅延融合によるサーベイプライオリティ維持のアーキテクチャ的価値を実証し,関連する場合にのみ外部モダリティを取り入れた上で,サーベイデータを一次信号として扱う。 LANTERNは、調査応答のマルチラベル予測において、強力なサーベイのみのベースラインを上回っている。 さらに、アブレーションとまれ/頻繁な属性分析により、閾値感度と選択的モダリティ依存の利点について検討する。 LANTERNのモジュール化は、新しいエンコーダと進化するデータセットのスケーラブルな統合をサポートする。 この研究は、調査中心のアプリケーションにおける振る舞いモデリングのための実用的で拡張可能な青写真を提供する。

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