Neuste Artikel für E-Commerce

Diese Studie bewertet die Wirksamkeit von LLMs zur Verbesserung von E-Commerce-Interaktionen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Produktpräsentation für ein besseres Online-Shopping-Erlebnis.

Lerne effektive AB-Testing-Strategien, um Entscheidungen und Ergebnisse zu verbessern.

Vergleich der Lieferzeiten von Lastenrädern und Vans in städtischen Lieferumgebungen.

MRSE verbessert das Online-Shopping, indem es Text- und Bilddaten kombiniert, um bessere Suchergebnisse zu liefern.

Neue Modelle verbessern Produktempfehlungen basierend auf dem Nutzerverhalten.

MARS verbessert die Artikelvorschläge, indem es sich auf die genauen Vorlieben der Nutzer konzentriert.

TRACE analysiert Nutzeraktionen, um die Reise-Einkaufserlebnisse zu verbessern.

SSD4Rec bietet einen neuen Ansatz für personalisierte Empfehlungen für Nutzer.

SwipeRx nutzt KI für personalisierte Apothekenempfehlungen und bessere Patientenversorgung.

Eine neue Methode verbessert Empfehlungen, indem sie verschiedene Benutzerinteressen berücksichtigt.

Ein Blick darauf, wie Bi-Tuning Empfehlungssysteme durch kollaborative Informationen verbessert.

GraphEx hilft Verkäufern, passendere Keywords zu finden, um bessere Verkäufe zu erzielen.

Eine neue Ranking-Plattform personalisiert Online-Shopping für bessere Kundenerlebnisse.

Ein neues Modell verbessert die Vorschläge für Modeartikel mithilfe von Geometrie und visuellen Daten.

Ein neues Framework verbessert Textbeschreibungen mit Bildern und strukturierten Daten.

Dieser Artikel untersucht die Auswirkungen von Engagement-Flächen auf das Online-Shopping-Verhalten.

Individuelle Vorlieben beeinflussen Online-Produktbewertungen mehr als kollektives Feedback.

Eine neue trainingsfreie Methode für effektive Bild- und Textsuchen.

Eine Methode, um Artikel effektiv zu bewerten, trotz begrenzter Daten.

Innovative Strategien zur Optimierung der Paketschliessfachlieferung und Kundenzufriedenheit.

Neue Methoden verbessern die Personalisierung bei Online-Empfehlungen durch Verfolgung des Nutzerverhaltens.

Mamba verbessert personalisierte Empfehlungssysteme in Geschwindigkeit und Genauigkeit.

Kundenbewertungen nutzen, um personalisierte Einkaufserlebnisse durch dynamische Empfehlungsüberschriften zu schaffen.

Lern, wie semantische Tokenisierung Empfehlungssysteme verbessert.

CrossGR verbessert Produktempfehlungen in verschiedenen Märkten mit innovativer Graphtechnologie.

Ein neues Framework verbessert Empfehlungen und schützt dabei die Privatsphäre der Nutzer.

MCLRec verbessert die Vorschlagsgenauigkeit, indem es mehrere Nutzerinteressen erkennt.

Ein neues Framework verbessert die Rabattstrategien für Verkäufer in Online-Marktplätzen.

Eine neue Methode zur Bewertung von Artikeln verbessert die Genauigkeit von Suche und Empfehlungen.

Die Überwindung von Recency-Bias, um das Nutzererlebnis in Empfehlungssystemen zu verbessern.

Lern, wie multimodale Vektorsuche die Informationsbeschaffung durch fortgeschrittene Benutzerinteraktionen verbessert.

Benutzererlebnisse durch integrierte Empfehlungssysteme verbessern.

Flare kombiniert kollaboratives und inhaltsbasiertes Filtern für bessere Empfehlungen.

Die Übersetzungsgenauigkeit für E-Commerce-Produkttitel mit innovativen Methoden verbessern.

Erforschung effektiver Methoden zur Identifizierung von Produktmerkmalen im E-Commerce.

Neue Methoden verbessern Empfehlungen, indem sie detaillierte Nutzer- und Artikelinfos nutzen.

Untersuchen, wie Empfehlungssysteme die Nutzerpräferenzen im Laufe der Zeit verändern.

Märkte verbinden, um die Beantwortung produktbezogener Fragen zu verbessern.

Relevanz im E-Commerce durch fortgeschrittene Ranking-Techniken verbessern.