私たちの生活における希望の重要性
希望は私たちを前に進ませ、挑戦に立ち向かう手助けをし、夢を追いかけさせてくれる。
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希望って未来への可能性や楽観主義を感じさせる気持ちだよね。つらい時でも夢を追い続ける原動力になる。希望が何なのか、どんなふうに私たちの生活に影響を与えるのかを理解することで、力やモチベーションを見つける手助けになるよ。
希望とは?
希望は、これから来ることへのポジティブな期待として説明できる。単なる願いじゃなくて、自分の夢が現実になるって信じること。希望は目標を立てて、その目標に向かって進みたいって気持ちを伴い、途中で直面するかもしれない困難に関係なくね。
希望の重要性
希望はメンタルや感情的な健康に大きな役割を果たす。希望を持っていると、より力強く感じることが多い。この感覚は問題解決スキルを高めたり、逆境に対する強いレジリエンスにつながったりする。研究によれば、希望は全体的な健康を改善し、幸福感を増やし、困難な時の対処法をサポートするって。
希望の働き
希望は二つの核心的要素、目標と経路を通じて働く。目標は私たちが目指す望ましい結果で、経路はその目標に到達するための方法を表す。希望は、目標を達成するための複数の方法を考えることを促して、モチベーションを保ったり、必要に応じて計画を調整するのを助けてくれる。
目標
現実的で達成可能な目標を設定することは、希望を育むために重要。これらの目標は短期的でも長期的でも、私たちの生活のさまざまな面に関連することができる。小さな目標でも達成することで、自分の力を信じる気持ちが強まって、希望に満ちた見通しを保てる。
経路
目標に到達するための道を認識することも希望のもう一つの重要な側面。異なる戦略を見つけることで、アプローチを柔軟に保つことができる。この適応力があれば、困難に直面しても前進し続けられる。希望に満ちた考え方は、成功をイメージする助けになり、障害を乗り越える方法を探し続けるモチベーションを与えてくれる。
希望を育む
希望を育てることは時間をかけて身につけられるスキルだよ。生活の中で希望を育むためのいくつかの方法がある:
ポジティブシンキング
自分の生活のポジティブな面に焦点を当てることで、考え方をシフトできる。感謝の気持ちを持って、自分の強みを認識することで、希望が育つ環境を作れる。
ビジュアライゼーション
成功を思い描くことで、自分の能力への信念が高まる。目標を達成する自分を想像することで、決意が強まり、アクションを起こす気持ちが湧く。
サポートシステム
友達や家族、メンターからなるサポートネットワークを築くことで、希望が高まる。このネットワークは、困難に直面したときに励ましやアドバイス、理解を提供してくれる。他の人と自分の夢や目標を共有することで、より積極的に追い求めるインスピレーションにもなる。
過去の成功を振り返る
過去の達成を振り返る時間を持つことで、自分の能力を思い出せる。挑戦を乗り越えた瞬間を思い出すことで、希望に満ちた未来への信念を強化できる。
難しい時の希望
困難や挫折に直面したとき、希望を持ち続けることがさらに大事になる。状況が厳しくても、目的意識や決意を持たせてくれる。困難な時期に希望を持つ人は、人生の満足度が高くなり、より良い対処法を持つことが多い。
対処法
困難な瞬間に希望を育むために、いくつかの対処法を試すことができる:
マインドフルネスの実践: 瞑想や深呼吸などのマインドフルネス活動をすることで、考えを整えて目標に集中できる。
挑戦を再定義する: 挑戦を成長の機会と見なすことで、視点が変わる。敗北感を感じる代わりに、学んで適応するチャンスとしてこれらの障害を見ることができる。
小さな目標を設定する: 大きな目標を小さくて管理しやすいタスクに分けることで、達成感が得やすくなる。これらの小さな勝利を祝うことで、モチベーションが高まり、希望に満ちた考え方を強化できる。
人間関係における希望の役割
希望は人間関係においても重要な役割を果たす。自分や他人にポジティブな変化の可能性を信じることで、強い絆を育むことができる。希望に満ちた態度は信頼や思いやり、理解を育み、関係者全員にとってサポートし合う環境を作る。
コミュニケーション
オープンで誠実なコミュニケーションは、関係性における希望を維持するために重要。自分の考え、目標、悩みを共有することで、相互の信頼と理解が築かれる。
共有の目標
愛する人々と共有の目標を設定することで絆が強まり、一体感が生まれる。この協力が皆で共通の目標に向かって取り組むことを促進し、希望に満ちた雰囲気を作る。
成功を一緒に祝う
グループとしての成果を認識し、祝うことは、人間関係における希望の感覚を高める。進展や達成を認めることで、ポジティブな見通しが育まれ、更なる成長を促してくれる。
希望とメンタルヘルス
希望はメンタルヘルスと密接に関連している。研究によれば、希望的な考え方を持つ人は、不安や抑鬱のレベルが低いことが示されている。希望を育むことで、メンタル的な健康を改善し、さまざまな人生の困難に対する効果的な対処法を発展させることができる。
セラピーと希望
治療的な実践は、個人の癒しの旅をサポートするために希望を取り入れることが多い。セラピストは、クライアントが達成可能な目標を設定し、成功を思い描き、変化のための経路を探るように促す。希望を育むことで、クライアントは自分の課題に立ち向かう力を得て、明るい未来を追求できる。
社会における希望
希望は個人レベルを超えて、コミュニティや社会全体に影響を与えることができる。コミュニティが未来への希望のあるビジョンを共有すると、ポジティブな変化や集団的な進展を生むことができる。この希望は社会運動を駆動し、行動を奨励し、共通の目的のために人々を結びつけることができる。
コミュニティの希望を育む
希望に満ちたコミュニティを作るには、個人が自分の願望を表現し、共有の目標に向かって働きかけることを力づける必要がある。コミュニティのイニシアチブやサポートネットワーク、オープンダイアログが、希望が育つ環境を促進できる。
変化を促す
希望は社会的な変化を促す強力な動機付けになる。人々が行動を起こし、自分たちのコミュニティの不正に挑戦するように促す。希望を育むことで、より公正で平等な社会をつくれる。
結論
希望は人間の経験において重要な側面だよね。私たちの欲望をかき立て、挑戦を乗り越えるためのモチベーションを与え、他者とつながることを可能にする。自分の中やコミュニティの中で希望を育むことで、可能性に満ちた明るい未来を作ることができる。希望を抱くことで、夢を追い続けることができ、他の人にもそうするようにインスパイアできるんだ。
タイトル: Neighborhood-based Hard Negative Mining for Sequential Recommendation
概要: Negative sampling plays a crucial role in training successful sequential recommendation models. Instead of merely employing random negative sample selection, numerous strategies have been proposed to mine informative negative samples to enhance training and performance. However, few of these approaches utilize structural information. In this work, we observe that as training progresses, the distributions of node-pair similarities in different groups with varying degrees of neighborhood overlap change significantly, suggesting that item pairs in distinct groups may possess different negative relationships. Motivated by this observation, we propose a Graph-based Negative sampling approach based on Neighborhood Overlap (GNNO) to exploit structural information hidden in user behaviors for negative mining. GNNO first constructs a global weighted item transition graph using training sequences. Subsequently, it mines hard negative samples based on the degree of overlap with the target item on the graph. Furthermore, GNNO employs curriculum learning to control the hardness of negative samples, progressing from easy to difficult. Extensive experiments on three Amazon benchmarks demonstrate GNNO's effectiveness in consistently enhancing the performance of various state-of-the-art models and surpassing existing negative sampling strategies. The code will be released at \url{https://github.com/floatSDSDS/GNNO}.
著者: Lu Fan, Jiashu Pu, Rongsheng Zhang, Xiao-Ming Wu
最終更新: 2023-06-12 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2306.10047
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2306.10047
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。
参照リンク
- https://www.acm.org/publications/taps/whitelist-of-latex-packages
- https://github.com/floatSDSDS/GNNO
- https://dl.acm.org/ccs.cfm
- https://jmcauley.ucsd.edu/data/amazon
- https://github.com/THUwangcy/ReChorus
- https://www.acm.org/publications/proceedings-template
- https://capitalizemytitle.com/
- https://www.acm.org/publications/class-2012
- https://dl.acm.org/ccs/ccs.cfm
- https://ctan.org/pkg/booktabs
- https://goo.gl/VLCRBB
- https://www.acm.org/publications/taps/describing-figures/