eコマース に関する最新の記事

DP-OPHテクニックが分析でユーザーデータをどう守るか学ぼう。

新しいアルゴリズムが動的なオンライン状況での応答性を改善する。

この研究は、消費者のレビューが株式市場での投資家の意思決定にどのように影響するかを調べてるよ。

オンラインショッピングの検索結果を向上させる新しいモデルを紹介します。

LLMがいろんなプラットフォームでユーザーのおすすめをどう向上させるかを見てみよう。

比較文がオンラインショッピングの体験をどう向上させるかを学ぼう。

因果推論を使ってパーソナライズされたおすすめを改善する新しい方法を探ってる。

UniMatchは、推薦とターゲティングを一つのモデルにまとめてマーケティングを簡単にするよ。

レコメンダーシステムを強化してユーザー満足度とリテンションを上げる方法を学ぼう。

予算の選択がオンライン広告の入札にどう影響するかを見てみよう。

遅延フィードバックがあるマルチアームバンディットシナリオでの効果的な意思決定のための新しいフレームワーク。

LiveRetroがデータ分析を使って売り手のライブショッピング戦略を強化する手助けをする方法を学ぼう。

XWalkは、商品検索をおすすめとして扱うことで、eコマースの効果を高める。

アイテム削除がシーケンシャルシステムの推薦にどう影響するかを探る。

新しいモデルは、カテゴリーに焦点を当てた提案でショッピング体験を向上させるよ。

新しい方法でアイテムの提案が改善されて、より良いユーザー体験が実現するよ。

マルチアームバンディットアルゴリズムが推薦システムでのアイテム選択をどう向上させるかを学ぼう。

TRONは、ユーザーとのエンゲージメントを向上させるために、進んだ戦略を使ってパーソナライズされたショッピングのおすすめを強化してるよ。

新しい方法は、限られたフィードバックにもかかわらず、ユーザーの選択を理解するのを助けるんだ。

新しい方法が、購入タイミングを考慮して商品推薦を強化するよ。

NEONシステムは、日常生活のニーズを予測することでユーザー体験を向上させるよ。

人気バイアスが推薦に与える影響と、それを克服するための戦略について学ぼう。

NNBRが新しい商品を提案して、食料品の買い物をどう向上させるかを発見しよう。

異なるモデル戦略を使用してクエリ分類を強化する方法。

この記事では、季節的なトレンドがクエリオートコンプリートシステムをどのように強化するかについて話してるよ。

新しい方法で、ユーザーの入力ミスを修正して検索精度をアップさせる。

新しい方法があまり人気のないアイテムの推薦を強化する。

ドローンとトラックを組み合わせることで、荷物の配達がもっと早くて効率的になるよ。

新しい方法が人気バイアスに取り組んで、ユーザー体験を向上させる。

学習したベータ分布は、推薦システムに信頼度メトリックを追加するよ。

ドローンとトラックは一緒に働いて配達の効率を上げられるよ。

ブロックチェーンが商品認証をどうやって確認して、偽造品と戦うか学ぼう。

新しい方法が推薦システムのスピードと精度を向上させるよ。

Cloth2Texは、2D画像から3D服モデルを簡単に作成して、バーチャル試着を可能にするよ。

新しいデータセットとモデルでライブコマースの製品認識が向上。

新しい方法がいろんな行動を分析してユーザーの推薦を強化するんだ。

オンラインショッピングが進化してて、動画やライブストリームが消費者の買い物の仕方を変えてるよ。

ファッションECでの画像品質ランキングを改善する新しい方法。

データパイプラインを改善すると、ディープラーニングのレコメンデーションシステムのパフォーマンスが向上するよ。

この研究は、オフラインの評価指標がレコメンダーシステムのオンラインでの成功をどう予測するかを調べてるよ。