Neuste Artikel für E-Commerce

OOTDiffusion verbessert das Online-Shopping mit realistischen virtuellen Anproben von Kleidung.

Ein strukturierter Ansatz zur Verbesserung der Dokumentensuche basierend auf bestimmten Themen.

Ein neuer Ansatz, um Empfehlungssysteme zu verbessern, indem Genauigkeit und Vielfalt erhöht werden.

Ein Blick auf föderiertes Lernen und seine Auswirkungen auf die Geschäftsentscheidungen.

Strategien zur Optimierung der Lagerplatzierung für bessere Auftragsabwicklung im E-Commerce.

Eine Methode zur Verbesserung von Produktempfehlungen beim Online-Shopping durch bessere Datennutzung.

Neuer Ansatz verbessert Empfehlungen für Artikel mit begrenztem Bestand auf C2C-Plattformen.

Datenmodelle nutzen, um die Kaufvorhersagen von B2B-Kunden zu verbessern.

Untersuchung der Rolle von Datenaugmentation im Vergleich zu kontrastivem Lernen bei Empfehlungen.

Neue Methoden verbessern die Effizienz von Empfehlungssystemen, indem sie mit Datenknappheit umgehen.

Eine neue Methode verbessert Empfehlungssysteme, indem sie verschiedene Datenarten aufeinander abstimmt.

SV3D erstellt atemberaubende 3D-Visualisierungen aus einzelnen 2D-Bildern.

Ein Blick auf ein neues System für bessere Online-Shopping-Erlebnisse.

ACDG-VTON verbessert das Online-Anprobe von Klamotten mit präziser Bildgenerierung.

Slipstream beschleunigt Empfehlungsmodelle, indem es unnötige Updates überspringt.

Ein neues Framework verbessert Video-Suchanfragen, indem es visuelle Elemente und detaillierte Sprachbeschreibungen kombiniert.

Eine neue Methode verbessert, wie Modelle Beziehungen in Bildern erkennen.

Ein Blick darauf, wie Multi-Modal Sequential Recommendation die Benutzerempfehlungen verbessert.

ColaRec kombiniert kollaborative und Inhalts-Signale, um die Empfehlungen für Artikel zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert Empfehlungen mit anpassungsfähigen Embeddings und effizientem Ressourcenmanagement.

CIRP verbessert die Artikelpräsentation für bessere Online-Produkbündelung.

DiffGT verbessert Empfehlungen, indem es Rauschen reduziert und die Vorlieben der Nutzer effektiver versteht.

Neue Methoden verbessern, wie Online-Bewertungen zusammengefasst werden, um bessere Kundeninsights zu bekommen.

Ein neues Framework bietet bessere Empfehlungen für alle Nutzerinteressen.

Eine neue Methode verbessert das Ranking bei der Informationssuche mit detaillierten Relevanzbewertungen.

SFPNet bietet kontextbewusste Empfehlungen für ein besseres Online-Shopping-Erlebnis.

Neue Technologie erstellt genau Charakterbilder basierend auf Kleidungsbeschreibungen.

Neue Tools verbessern das Online-Shopping, indem sie die Produktsuche effizienter machen.

Eine Studie zeigt, wie LP-basierte Algorithmen traditionelle Methoden in Online-Marktplätzen übertreffen.

Eine neue Methode, um Empfehlungen mithilfe von kollaborativem Filtern und Sprachmodellen zu verbessern.

Eine feinkörnige Methode zur Verbesserung von Online-Shopping-Empfehlungen basierend auf Nutzerfeedback.

Ein neuer Ansatz verbessert die Vorhersagen für sitzungsbasierte Produktempfehlungen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit der Bildsuche mit beschrifteten und unbeschrifteten Daten.

Neue Methode verbessert Empfehlungen, indem sie vergangene und aktuelle Daten ausbalanciert.

Lern, wie E-Commerce-Plattformen ihre Angebote an die Bedürfnisse der Verbraucher anpassen können.

Erfahre, wie das TREx-Framework die Empfehlungen beim Online-Shopping verbessert.

Ein neues Framework verbessert Empfehlungen, indem es Nutzer-IDs und reichhaltige Textdaten nutzt.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit von Empfehlungssystemen für ein besseres Nutzererlebnis.

Bewertungsbasierte Systeme nutzen das Feedback von Nutzern, um die Produktempfehlungen online zu verbessern.

Roboter mobile Erfüllungssysteme verbessern die Auftragsbearbeitung in Lagern.