Entschlüsselung der Nutzerintentionen im E-Commerce

Zu verstehen, was Online-Käufer wollen, kann ganz schön knifflig sein. Stell dir vor, du gehst in einen Laden, wo die Leute Sachen aufheben, aber nie sagen, warum; du würdest nur raten, was sie vorhaben. Das ist die Herausforderung, der sich Online-Plattformen täglich stellen müssen. Die Nutzer haben Motive hinter ihren Aktionen, die nicht immer klar sind. Hier kommen Intention Knowledge Graphs ins Spiel. Sie zielen darauf ab, das, was Nutzer tun, mit dem, was sie wirklich wollen, zu verbinden.

#Was ist ein Intention Knowledge Graph?

Stell dir eine Karte vor, aber anstelle von Strassen und Städten zeigt sie die Absichten der Nutzer und die Verbindungen zwischen ihnen. Ein Intention Knowledge Graph organisiert Informationen über die Aktionen eines Nutzers und deren verbundene Wünsche. Zum Beispiel, wenn jemand nach Halloween-Kostümen sucht, kann dieser Graph zeigen, dass sie vielleicht auch an Dekorationen oder Partybedarf interessiert sind.

#Warum brauchen wir diese Graphen?

Wenn ein Kunde durch Produkte scrollt oder online sucht, hinterlässt er eine Spur von Daten. Bestehende Systeme konzentrieren sich jedoch oft zu sehr auf die Artikel selbst, anstatt die zugrunde liegenden Gründe für die Aktionen der Nutzer zu verstehen. Das ist wie sich nur auf das Cover eines Buches zu konzentrieren, ohne sich um die Geschichte dahinter zu kümmern. Indem man die Nutzerabsichten modelliert, können Unternehmen die Produktempfehlungen verbessern und das Einkaufserlebnis viel reibungsloser gestalten.

#Das Framework

Um diese Herausforderung zu meistern, wurde ein Framework entwickelt, um Intention Knowledge Graphs aus dem Nutzerverhalten zu erstellen. Es funktioniert in drei einfachen Schritten:

1. Intention Creation: Hier werfen wir einen Blick darauf, was Nutzer angesehen oder gekauft haben und entwickeln mögliche Absichten hinter ihren Aktionen. Denk daran, zwischen den Zeilen zu lesen.

2. Konzeptualisierung: In diesem Schritt gruppieren wir verwandte Absichten in allgemeinere Konzepte. Zum Beispiel könnte die Absicht, einen Schreibtischstuhl zu finden, mit allgemeinen Büromaterialien verbunden sein.

3. Relation Classification: Schliesslich stellen wir Verbindungen zwischen diesen Absichten basierend auf gesundem Menschenverstand her. Das hilft, Beziehungen zwischen dem, was die Leute wollen, und ihren Aktionen zu etablieren.

#Aufbau des Graphen

Mit einem Datensatz von Amazon wurde ein riesiger Graph mit 351 Millionen Kanten erstellt. Dieser Graph ist nicht nur gross; er ist auch schlau! Er erfasst verschiedene Arten von Verbindungen, wie:

• Asynchrone Beziehungen: Diese zeigen Absichten, die zu unterschiedlichen Zeiten auftreten, wie zum Beispiel darüber nachzudenken, ein Weihnachtsgeschenk zu kaufen, bevor man den tatsächlichen Kauf tätigt.

• Synchrone Beziehungen: Diese veranschaulichen Absichten, die gleichzeitig stattfinden, wie nach Schuhen zu stöbern, während man nach einem Kleid sucht.

• Kausale Beziehungen: Diese Art verbindet Absichten basierend auf Ursache und Wirkung, wie den Wunsch, Abendessen zu kochen, weil man vorher Zutaten gekauft hat.

#Praktische Anwendungen

Jetzt fragst du dich vielleicht: "Wie betrifft mich das?" Nun, die Anwendungen sind zahlreich:

• Produktempfehlungen: Mit einem besseren Verständnis der Nutzerabsichten können Plattformen Produkte vorschlagen, die besser zu dem passen, was du suchst. Anstatt zufällig Artikel vorzuschlagen, kann das System fundierte Vermutungen anstellen.

• Session-basierte Empfehlungen: Für Nutzer, die zum ersten Mal einen Online-Shop besuchen, kann das System herausfinden, was sie möglicherweise wollen, basierend auf ihrer Browsing-Sitzung.

#Die Herausforderung mit Nutzerabsichten

Die knifflige Sache kommt, wenn man versucht, Nutzerabsichten zu verbinden. Zum Beispiel, wenn jemand nach einem Laufband sucht, könnte er auch Laufschuhe oder eine Wasserflasche brauchen. Diese Verbindungen zu modellieren, ist entscheidend, um Plattformen zu helfen, das Nutzerverhalten zu verstehen und bessere Vorschläge zu machen.

#Allgemeinwissen

Um sinnvolle Verbindungen herzustellen, verlassen wir uns auf allgemeines Wissen. Dazu gehört das allgemeine Verständnis, wie Dinge miteinander verbunden sind. Zum Beispiel, wenn jemand nach Halloween-Kostümen einkauft, könnte er auch Süssigkeiten oder Deko wollen. Diese Art von Wissen hilft dem System, vorherzusagen, was Nutzer interessiert, selbst wenn sie es nicht direkt gezeigt haben.

#Verwendung grosser Sprachmodelle

Um zu verbessern, wie wir Nutzerabsichten generieren, können wir die Macht grosser Sprachmodelle (LLMs) nutzen. Diese fortschrittlichen Modelle können riesige Mengen an Nutzerdaten verarbeiten, um detaillierte und vielfältige Nutzerabsichten zu erstellen. Es ist, als hättest du einen superintelligenten Assistenten, der dir Einblicke gibt, was Nutzer basierend auf ihrem bisherigen Verhalten wollen könnten.

#Bewertung des Graphen

Um sicherzustellen, dass der Intention Knowledge Graph effektiv ist, wurde er verschiedenen Bewertungen unterzogen. Die Tester haben geprüft, wie gut der Graph die Nutzerabsichten erfasst und ob er genaue Vorhersagen macht. Die Ergebnisse haben gezeigt, dass der Graph besser abschneidet als frühere Systeme.

#Intrinsische und extrinsische Bewertungen

Bei den Bewertungen gibt es zwei Haupttypen:

1. Intrinsische Bewertung: Hier geht es um die interne Qualität des Graphen, wie genau er Nutzerabsichten identifiziert.

2. Extrinsische Bewertung: Diese konzentriert sich darauf, wie gut der Graph bei realen Aufgaben wie Produktempfehlungen funktioniert.

Beide Testformen haben gezeigt, dass der Intention Knowledge Graph erhebliche Verbesserungen gegenüber früheren Methoden bietet.

#Umgang mit Einschränkungen

Obwohl der Intention Knowledge Graph vielversprechend ist, ist er nicht ohne Einschränkungen. Hier sind einige:

• Dataset-Abhängigkeit: Das aktuelle Modell basiert auf dem Amazon M2-Datensatz. Sein Erfolg könnte sich nicht direkt auf andere Plattformen oder Datensätze übertragen.

• Sprachunterstützung: Derzeit konzentriert es sich hauptsächlich auf Englisch. Eine Erweiterung auf andere Sprachen könnte die globale Reichweite verbessern.

• Beziehungstypen: Während der Graph verschiedene Beziehungen erfasst, könnte er davon profitieren, mehr unterschiedliche Beziehungstypen einzubeziehen, um ein noch umfassenderes Verständnis zu schaffen.

#Ethische Überlegungen

Beim Aufbau und der Nutzung dieser Graphen sind ethische Überlegungen wichtig. Die verwendeten Daten sind anonymisiert, was bedeutet, dass sie keine persönlichen Informationen über Nutzer enthalten. Das hilft, die Datenschutzvorschriften einzuhalten und gleichzeitig das Nutzererlebnis zu verbessern.

#Fazit

Zusammengefasst verändern Nutzer-Intention Knowledge Graphs, wie Online-Shopping-Plattformen das Nutzerverhalten verstehen. Indem sie sich auf die Verbindungen zwischen dem, was Nutzer tun, und dem, was sie wollen, konzentrieren, bieten diese Graphen eine Grundlage für bessere Empfehlungen und intuitivere Einkaufserlebnisse.

Also, wenn du das nächste Mal online stöberst, denk daran, dass ein schlaues System im Hintergrund arbeitet, um herauszufinden, was du wirklich willst – auch wenn du es vielleicht selbst nicht weisst!