eコマース に関する最新の記事

視覚障害のある買い物客がオンラインで直面する独特な困難を探る。

テキストと画像を使って商品レビューの役立ち度を予測する新しい方法があるよ。

PINAはサイド情報を取り入れて極端なマルチラベル分類を強化するよ。

視覚的要素がオンラインショッピング体験をどう向上させるかを学ぼう。

新しい方法でオンラインショッピングの売上予測が向上した。

新しいアプローチが、Eコマースサイトが興味を商品に結びつけるのを助ける。

新しい方法がウェブナビゲーションにおける大規模言語モデルの意思決定を向上させる。

新しい方法でユーザーの会話を使ってアイテムの提案を簡単にしたよ。

この論文では、GCNベースの推薦における人気バイアスを修正する方法を提案してるよ。

JDsearchは、オンラインショッピングの検索結果を改善するための実際のユーザーデータを提供してるよ。

テキストと画像を組み合わせることで、顧客レビューの製品リンク精度が向上するよ。

TrueKNNは、検索半径を動的に調整することで近隣検索を改善する。

データ品質管理を向上させるために、グローバルとローカルのマージ技術を組み合わせる。

ユーザー満足度を高めるための戦略的情報共有モデル。

レコメンダーシステムでの重みの選び方ガイド：ユーザー体験を向上させるために。

AROは、クレジットカード詐欺検出のための迅速かつ正確なソリューションを提供してるよ。

eコマースサイトの商品情報の正確性を高めるシステム。

ユーザーフレンドリーなデジタル商品オークションシステムを紹介します。ユーザーのフィードバックを強化するよ。

新しい方法がユーザーの好みに焦点を当てて推薦システムを強化する。

この記事では、レコメンデーションツールの人気バイアスを減らす方法について話すよ。

GFN4Recは、多様で質の高いおすすめを通じてユーザーのエンゲージメントを高めるよ。

RVSはユーザーが設定した好みに合わせてファッションアイテムの画像検索を簡単にしてくれるんだ。

新しいフレームワークがサンプル選択バイアスに対処してCTR予測を改善するよ。

より良いユーザー主導の製品推薦のための新しい方法。

新しいモデルがユーザーの変わる好みに基づいて食べ物のおすすめを改善するよ。

新しい方法で、ユーザーの視覚的な好みに焦点を当てて、商品のおすすめが改善されるよ。

CMRがリアルタイム調整で推薦精度をどう変えるかを発見しよう。

GCNを使って視覚的な検索精度とスピードを向上させる新しい方法。

広告詐欺はオンライン広告を悪用して、ブランドに害を与え、信頼を損なうんだ。

大きなグラフでノードを効率的にラベリングする新しい方法。

LaDeは実際のデータを使ってラストマイルデリバリーの物流に関する重要なインサイトを提供してるよ。

新しい手法がセッションベースのレコメンデーションシステムの予測を改善する。

コンテキストラプルバンディットがどうやって意思決定をスムーズにして、より良い推薦を提供するかを学ぼう。

インクリメンタル利益/コンバージョンがプロモーション測定をどう変えるか学ぼう。

新しい方法が、顧客の購買意図を理解することでEコマースのおすすめを強化する。

研究がBERTの異なる製品タイプにおける評価予測能力を調べてるよ。

新しい方法でシステムがユーザーの好みを効率よく学ぶのが向上する。

この論文は、推薦システムにおける偽レビューの課題を扱っている。

新しい方法がシステムが外部知識を使って画像に基づく質問に答えるのを強化してるんだ。

このフレームワークは、より良いレコメンデーションシステムのためにデータ処理を効率化するんだ。