Neuste Artikel für E-Commerce

Ein neuer Ansatz, um die Genauigkeit von Empfehlungen zu verbessern und Übervertrauen in Vorhersagen entgegenzuwirken.

Diese Studie zeigt, wie lineare Autoencoder und ZCA-Whitening die Artikelempfehlung verbessern.

Ein neuer Ansatz zur Anordnung von Gegenständen steigert das Nutzerengagement in verschiedenen Anwendungen.

Eine neue Methode verbessert die Attribut-Wert-Extraktion fürs Online-Shopping.

Die Bedeutung einer gerechten Produktpräsentation in digitalen Marktplätzen untersuchen.

Unternehmen stehen unter Druck, schnell zu liefern, während sie die Erwartungen der Kunden erfüllen und die Kosten im Griff behalten.

Ein neues Framework verbessert die Artikelvorschläge mit verschiedenen Datentypen.

MatchXML verbessert die Effizienz der Textklassifizierung beim Umgang mit Millionen von Labels.

Ein neues System für virtuelle Anproben, das das Online-Shopping verbessert.

Ein neues Modell verbessert Empfehlungen, indem es sich auf die Textbeschreibungen von Nutzern und Artikeln konzentriert.

Ein neues Framework verbessert die Transparenz und Effektivität in Empfehlungssystemen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Essensbestellvorschläge mit Nutzerverhalten-Daten.

Methoden bewerten, um ähnliche Modeartikel beim Online-Shopping zu finden.

Eine Methode, um Empfehlungen zu verbessern, indem man verschiedene Arten von Informationen kombiniert.

Lerne, wie objektive Erklärungen Empfehlungen in verschiedenen Bereichen verbessern können.

Diese Methode verbessert Empfehlungen, indem sie Nutzerpräferenzen über verschiedene Bereiche hinweg verknüpft.

Ein neues Modell verbessert Empfehlungen, indem es unterschiedliche Nutzerverhalten analysiert.

CERP optimiert den Speicherverbrauch in Empfehlungssystemen, ohne die Genauigkeit zu verlieren.

Eine Studie zur Verbesserung der Fairness bei Online-Empfehlungen für bessere Nutzererlebnisse.

Erläutere die Bedeutung von Sicherheitsmassnahmen in Empfehlungssystemen.

Eine neue Methode verbessert Produktempfehlungen, indem sie sowohl visuelle als auch textuelle Informationen nutzt.

Multimedia-Empfehlungssysteme helfen Nutzern, massgeschneiderte Inhalte in einer digitalen Welt zu finden.

Eine Methode vorstellen, die das Online-Mode-Shopping mit Open-Source-Daten verbessert.

Eine neue Methode für sichere Online-Transaktionen, die Quanten-Technologie nutzt, um Käufer und Verkäufer zu schützen.

Diese Forschung beschäftigt sich mit Fairness bei Empfehlungen und verbessert die Sichtbarkeit von kalten Artikeln.

Lerne, wie LLMs sequenzielle Empfehlungssysteme verbessern, um bessere Vorschläge für Nutzer zu machen.

Die D-Train bietet einen einfachen Ansatz für Herausforderungen im Multidomain-Lernen.

Ein neues Framework verbessert die Genauigkeit von Online-Shopping-Empfehlungen.

Eine neue Methode verbessert die Platzierung von Logistik-Hubs für effiziente Lieferungen in Lahore.

Benutzerengagement durch smarte Widget-Rankings steigern.

Eine neue Methode verbessert Empfehlungen, indem sie Bilder, Texte und Preise effektiv kombiniert.

Untersuchen, wie Drohnen und Lkw die Liefermethoden für mehr Effizienz umgestalten.

Ein Überblick darüber, wie App-Stores die Softwareerstellung und -verteilung beeinflussen.

Wir stellen HINITE vor, eine Methode zur genauen Schätzung von Behandlungseffekten in komplexen Szenarien.

Eine Studie deckt verborgene Netzwerke von illegalen Kryptowährungs-Transaktionen auf.

Ein neuer Datensatz zur Verbesserung der Bilder- und Texterkennung im E-Commerce.

Ein Blick auf Cookie-Richtlinien und deren Auswirkungen auf die Privatsphäre der Nutzer.

Alternativen einzuführen kann die Zufriedenheit der Nutzer in Modeempfehlungssystemen steigern.

Ein neues Modell hilft dabei, Empfehlungen zu verbessern, indem es mit lautem Nutzerfeedback umgeht.

CG4CTR verändert Online-Werbung, indem es sich auf die Vorlieben der Nutzer konzentriert, um bessere Interaktionen zu erzielen.