eコマース に関する最新の記事

効果的な行動分析でオンラインユーザー体験を向上させる。

InsertDiffusionは、リアルな設定で物体を配置するプロセスをスムーズにするよ。

InferActは、さまざまなタスクにおけるAIエージェントの意思決定の安全性を向上させる。

パーソナライズされたオンライン服体験の新しいシステム。

配達時間帯と価格の最適化に関する研究で、顧客満足度を上げるためのもの。

配達時間帯を管理する新しい方法が、顧客満足度を高め、コストを削減してるよ。

データが少なくてコストも抑えながら、大きな言語モデルをうまく微調整する方法を学ぼう。

新しい方法で、代理データを使って忙しいイベント中の売上を予測するんだ。

YEASTを紹介するよ、効果的なオンライン実験モニタリングのための柔軟な方法だよ。

この研究は、プラットフォームが検索結果で自社製品をどうやって宣伝するかを分析してるよ。

スペインでの国際貿易における低価値取引の増加を探る。

CatVTONは、オンラインショッピングをもっと快適にするために仮想試着技術を簡単にしてるよ。

不確実な状況下での買い手と売り手のマッチングの概要。

RDFデータを機械学習で使える形式に変換するツール。

トランスフォーマーを使って動的グラフの予測を強化する新しいアプローチ。

タオバオでマルチモーダルデータが商品推薦をどう向上させるかを探る。

グラファイトはオンライン販売者向けに効率的で関連性のあるキーフレーズの提案を提供します。

新しいウェブベースの方法で3D画像の質が向上したよ。

UGTモデルは、さまざまなデータタイプを効果的に組み合わせて商品推薦を改善するよ。

新しいトレーニング方法がLLMを強化して、オンラインでの商品提案をより良くしてるよ。

より良い商品提案のためのマルチシナリオ・ニアラインリトリーバルフレームワークの紹介。

StarCacheは、現代のネットワークでデータアクセスの速度と効率を向上させるよ。

時系列知識グラフの異常を検出する新しい方法。

新しい方法が、従来のシステムを超えてシーンテキストの検索を強化するよ。

二重グラフモデルがオンラインショッピングの動画検索をアップグレードする。

新しい方法は、時間を通じてユーザーの好みをバランスよく調整することでレコメンデーションシステムを改善する。

新しい方法で、さまざまなメディアフォーマットでの製品検索が改善されるよ。

インストラクションチューニングと量子化を使って、LLMを活用してeコマースのタスクを向上させる。

この論文では、LLMを使ってレコメンダーシステムを強化する新しいフレームワークを提案しているよ。

新しいアプローチがユーザーセッション中のオンライン推薦の精度を向上させる。

この研究は、機械学習を使って国際貿易の製品分類の課題に取り組んでるよ。

複雑なゲーム環境で情報圧縮が意思決定をどう助けるかについての考察。

新しい方法がテキストと画像を組み合わせて、オンラインショッピングの検索結果を改善するよ。

最新の言語モデルを使った新しい戦略が意思決定を改善する。

企業が効果的なバンドル推奨を通じて売上を向上させる方法を学ぼう。

新しいアプローチがレコメンデーションシステムのスピードと精度を向上させる。

新しい方法が、欠損ラベルのある極端なマルチラベル分類での予測を改善する。

メモリ効率の良い方法と高速スコアリングアルゴリズムを使ってレコメンデーションシステムを強化する。

新しいモデルが、ユーザーがオンラインでマッチする服を探す方法を改善するよ。

AIがファッションコンテンツの作り方や探し方を変えてるよ。