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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-03 09:55 動画推薦における不規則な時間間隔を考慮したAttentionベースのユーザ行動モデリング ○森岡賢一・洪 惠珍・波多野賢治（同志社大）  LOIS2025-65 |
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| 抄録 | （和） | 動画推薦におけるユーザ行動ログは，視聴中の短時間行動と視聴間の長時間離脱が混在し，行動イベント間の時間間隔が不規則である． このような不規則時間を扱うため，近年では ODE に基づく連続時間モデリングが提案されているが，状態の連続的発展を仮定するため，計算コストや学習の不安定性が課題となる場合がある． 本研究では，不規則な時間間隔を状態遷移としてモデル化するのではなく，時間間隔を行動特徴の一部として明示的に扱い，注意重みの制御に用いるという設計思想に基づくユーザ行動モデリング手法を提案する． 具体的には，既存の Transformer において，行動履歴と時間間隔情報を組み合わせた Attention ベースのモデルを構築し，連続時間モデルとの比較を行う． 動画推薦データセットを用いた実験の結果，提案手法は ODE に基づく連続時間モデルと比較して，予測性能を維持または向上させつつ，学習および推論に要する計算時間を大幅に削減できることを確認した． これらの結果は，不規則な時間間隔を持つユーザ行動に対して，連続時間ダイナミクスを仮定しない軽量な Attention ベース設計が有効な選択肢となり得ることを示唆している． |
| （英） | User behavior logs in video recommender systems exhibit a mixture of short-term interactions during viewing and long-term disengagement between viewing sessions, resulting in irregular time intervals between interactions. To model such irregular temporal patterns, continuous-time modeling approaches based on ordinary differential equations (ODEs) have recently been proposed. However, these methods rely on the assumption of continuous state evolution, which can lead to high computational cost and unstable training. In this work, we propose a user behavior modeling approach that does not treat irregular time intervals as continuous state transitions. Accordingly, we develop an attention-based model built on a Transformer architecture that jointly models action histories and time interval information, and compare it with ODE-based continuous-time models. Experiments on a video recommendation datasets demonstrate that the proposed method maintains or improves prediction performance compared with ODE-based continuous-time models, while significantly reducing the computational time required for both training and inference. These results suggest that, for user behaviors with irregular time intervals, a lightweight attention-based design that does not assume continuous-time dynamics can be an effective alternative. |
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| キーワード | （和） | 動画プラットフォーム / 推薦システム / 連続時間モデリング / / / / / |
| （英） | Video Platforms / Recommender Systems / Continuous-Time Modeling / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 375, LOIS2025-65, pp. 96-101, 2026年3月. | |
| 資料番号 | LOIS2025-65 | |
| 発行日 | 2026-02-23 (LOIS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | LOIS2025-65 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | LOIS |
| 開催期間 | 2026-03-02 - 2026-03-03 |
| 開催地（和） | 大濱信泉記念館（沖縄・石垣島） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ライフログ活用技術、オフィスインフォメーションシステム、ライフインテリジェンス、および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | LOIS |
| 会議コード | 2026-03-LOIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 動画推薦における不規則な時間間隔を考慮したAttentionベースのユーザ行動モデリング |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Attention-Based User Behavior Modeling for Video Recommendation with Irregular Time Intervals |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 動画プラットフォーム / Video Platforms |
| キーワード(2)（和/英） | 推薦システム / Recommender Systems |
| キーワード(3)（和/英） | 連続時間モデリング / Continuous-Time Modeling |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森岡 賢一 / Kenichi Morioka / モリオカ ケンイチ |
| 第1著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 洪 惠珍 / Hyejin Hong / ホン ヘジン |
| 第2著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 波多野 賢治 / Kenji Hatano / ハタノ ケンジ |
| 第3著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-03 09:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | LOIS |
| 資料番号 | LOIS2025-65 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.375 |
| ページ範囲 | pp.96-101 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-23 (LOIS) |
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