EulerFormerの位相コントラスト学習の考え方を応用し、ユーザ行動モデリングの他の側面を改善する方法はないか
EulerFormerの位相コントラスト学習の考え方を応用し、ユーザ行動モデリングの他の側面を改善する方法はないか。
EulerFormerの位相コントラスト学習の考え方を応用し、ユーザ行動モデリングの他の側面を改善する方法として、以下のアプローチが考えられます。
特徴エンジニアリングの拡張: 位相コントラスト学習の考え方を用いて、ユーザ行動データの特徴エンジニアリングを拡張します。新たな特徴や相関関係を捉えるための位相情報を組み込むことで、モデルの表現力を向上させます。
異常検知への応用: 位相コントラスト学習の考え方を異常検知タスクに応用し、ユーザ行動データの異常を検知するモデルを構築します。位相情報を活用することで、通常の行動パターンとの差異をより効果的に捉えることが可能となります。
シーケンス予測の改善: 位相コントラスト学習の考え方をシーケンス予測タスクに応用し、ユーザ行動の将来予測を改善します。位相情報を活用することで、より正確な予測が可能となります。