eコマース に関する最新の記事

SV3Dは、単一の2D画像から素晴らしい3Dビジュアルを作成します。

より良いオンラインショッピング体験のための新しいシステムを見てみよう。

ACDG-VTONは、正確な画像生成でオンラインの服の試着を改善するよ。

Slipstreamは、不要な更新をスキップすることでレコメンデーションモデルを高速化するよ。

新しいフレームワークがビデオ検索を改善して、ビジュアルと詳しい言語の説明を組み合わせるよ。

新しい方法がモデルが画像の中の関係を特定するのを改善する。

マルチモーダルシーケンシャルレコメンデーションがユーザーの提案をどう強化するかを見てみよう。

ColaRecは、アイテムのおすすめを強化するために、協力的な信号とコンテンツの信号を統合するよ。

新しい方法は、適応可能な埋め込みと効率的なリソース管理を使って、推薦を改善する。

CIRPはアイテムの表現を強化して、より良いオンライン商品のバンドルを実現するよ。

DiffGTはノイズを減らして、ユーザーの好みをより効果的に理解することで、推薦を改善する。

新しい方法でオンラインレビューがまとめられて、もっと良い顧客インサイトが得られるようになったよ。

新しいフレームワークが、すべてのユーザーの興味に対してより良いおすすめを提供するよ。

新しい方法が詳細な関連スコアを使って情報検索のランキングを改善するんだ。

SFPNetは、より良いオンラインショッピング体験のためのコンテキストに基づいたおすすめを提供してるよ。

新しい技術が服の説明に基づいてキャラクターの画像を正確に作成するよ。

新しいツールがオンラインショッピングを便利にして、商品検索の効率をアップさせるよ。

ある研究によると、LPベースのアルゴリズムがオンラインマーケットプレイスで従来の手法を上回ることがわかった。

コラボレーティブフィルタリングと言語モデルを使ってレコメンデーションを改善する新しい方法。

ユーザーのフィードバックに基づいてオンラインショッピングのおすすめを強化する細かい方法。

新しいアプローチがセッションベースの製品おすすめの予測を改善する。

新しい方法が、ラベル付きとラベルなしのデータを使って画像検索の精度を向上させるんだ。

新しい方法で過去のデータと現在のデータをバランスよく使っておすすめが改善されたよ。

eコマースプラットフォームが消費者のニーズに合わせて提供を調整する方法を学ぼう。

TRExフレームワークがオンラインショッピングのおすすめをどう改善するかを学ぼう。

新しいフレームワークは、ユーザーIDと豊富なテキストデータを使ってレコメンデーションを改善します。

新しい方法が推奨システムの精度を高めて、より良いユーザー体験を提供してるよ。

レビューに基づくシステムは、ユーザーのフィードバックを使ってオンラインでの製品のおすすめを改善するんだ。

ロボティックモバイルフルフィルメントシステムは、倉庫での注文処理を改善する。

この記事では、LLMがeコマースの公平性に与える影響について話してるよ。

新しいモデルがオンラインリスティングでの製品属性と価値の特定を強化するよ。

新しいフレームワークが、いろんな興味に基づいてユーザーのおすすめを強化するよ。

新しいモデルがトラックとドローンを使って配達スピードを改善する。

RaBitQは、高次元データ検索の精度と速度を向上させるよ。

この記事では、eコマースにおける詐欺検出のためのディープラーニング技術について話しています。

テキストから画像生成のプロンプトのためのより公正なマーケットプレイスを紹介するよ。

BankFairは、異なるトラフィックの中でユーザーと提供者のための推薦システムを改善するよ。

リアルタイムでドローン配送を最適化するデータ駆動型の方法。

TAGAは、広範なラベル付きデータなしでテキスト属性グラフを分析する新しい方法を提供しているよ。

DPHGNNは、二層学習を使ってハイパーグラフ関連のタスクのパフォーマンスを向上させるよ。