eコマース に関する最新の記事

新しいアプローチがテキストと画像を使ってレコメンデーションシステムを強化してるよ。

新しい方法が、ソーシャルコネクションをフィルタリングすることでユーザーの推薦を強化するよ。

新しい方法がレコメンデーションシステムのコールドスタート問題に取り組んでるよ。

ダイナミックプライシングがどうやってビジネスが消費者の行動や市場のトレンドに対応するのに役立つかを学ぼう。

新しい方法が動的グラフの長距離依存性の理解を向上させる。

新しい方法がオンラインショッピングでの製品検索の精度を高めるよ。

ファッション画像認識におけるCNNとViTの比較。

新しいフレームワークが履歴が少ないユーザーへのおすすめを強化するよ。

新しいフレームワークが、ユーザーのプライバシーを守りながらリコメンデーションを改善するよ。

新しい手法で、複数の視点からの画像を使って3Dモデルの作成が改善された。

新しい方法が、過去にやりとりしたデータがないユーザーへのアイテム提案を改善してるよ。

ユーザーのクエリを使って商品カタログのナレッジグラフを改善すること。

アウトオブボキャブラリーのトークンがどんな風にレコメンデーションの精度を上げるのか見てみよう。

都市での効率的な荷物配送のために地下貨物システムを探ってる。

MMBeeは、マルチモーダルデータ分析を通じて、ストリーマーのギフト予測を改善するんだ。

新しいアプローチで、ユーザーレビューと明確なインサイトを通じて商品おすすめが向上したよ。

この記事では、リアルタイムのスパムレビュー検出と説明可能性に関する方法を紹介します。

新しいフレームワークは、言語モデルと知識グラフを組み合わせて、よりわかりやすい商品提案を実現するよ。

損傷なしでソフトな物体をデジタル化するための新しいウェアラブル技術。

意図の認識が現代のレコメンデーションシステムをどう形作って、ユーザー体験を良くしてるかを見てみよう。

新しいフレームワークがデータ処理を改善して、ユーザーへのおすすめがより良くなるよ。

新しいモデルは、ユーザーの検索意図を分析することでレコメンデーションシステムを強化する。

研究者たちは、学習した距離とノードの特徴を通じてグラフの理解を深めている。

eコマースでの商品属性と価値を特定するための3つのアプローチを探る。

新しい方法が広告と回答を組み合わせてオンライン検索を強化してる。

この方法は、画像とテキストをうまく組み合わせることで画像検索を改善するよ。

質問応答システムを統合すると、オンラインショッピング体験がよくなるよ。

NOVICが画像内の見えない物体を識別するためのオープンボキャブラリー機能を導入した。

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。