SimCURL：基于命令序列的简单对比用户表示学习
人工智能
2022-08-01 v1
摘要
用户建模对于理解用户行为至关重要，也是改善用户体验与个性化推荐的基础。当用户与软件交互时，日志与分析系统会生成大量命令序列。这些命令序列蕴含了用户目标与意图的线索。然而，此类数据模态高度非结构化且无标注，致使标准预测系统难以从中学习。我们提出 SimCURL，一种简单而有效的对比自监督深度学习框架，可从无标注命令序列中学习用户表示。我们的方法引入了用户-会话网络架构，并以会话丢弃作为一种新颖的数据增强方式。我们在包含逾五亿条命令的真实世界命令序列数据集上训练并评估了该方法。当所学表示迁移至下游任务（如经验与专长分类）时，该方法相较现有方法表现出显著提升。
引用
@article{arxiv.2207.14760,
title = {SimCURL: Simple Contrastive User Representation Learning from Command Sequences},
author = {Hang Chu and Amir Hosein Khasahmadi and Karl D. D. Willis and Fraser Anderson and Yaoli Mao and Linh Tran and Justin Matejka and Jo Vermeulen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.14760},
year = {2022}
}