論文の概要: AliCoCo: Alibaba E-commerce Cognitive Concept Net
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.13230v1
- Date: Mon, 30 Mar 2020 05:42:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-18 08:22:58.688423
- Title: AliCoCo: Alibaba E-commerce Cognitive Concept Net
- Title(参考訳): AliCoCo:AlibabaのEコマース認知ネット
- Authors: Xusheng Luo, Luxin Liu, Yonghua Yang, Le Bo, Yuanpeng Cao, Jinhang Wu,
Qiang Li, Keping Yang and Kenny Q. Zhu
- Abstract要約: 我々は,大規模eコマース認知ネット「AliCoCo」の構築を提案する。
電子商取引におけるユーザニーズを正式に定義し,それをネットワーク内のノードとして概念化する。
我々は、AliCoが半自動で構築されているかの詳細と、電子商取引におけるその成功、進行中の応用について述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.08037780019654
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: One of the ultimate goals of e-commerce platforms is to satisfy various
shopping needs for their customers. Much efforts are devoted to creating
taxonomies or ontologies in e-commerce towards this goal. However, user needs
in e-commerce are still not well defined, and none of the existing ontologies
has the enough depth and breadth for universal user needs understanding. The
semantic gap in-between prevents shopping experience from being more
intelligent. In this paper, we propose to construct a large-scale e-commerce
cognitive concept net named "AliCoCo", which is practiced in Alibaba, the
largest Chinese e-commerce platform in the world. We formally define user needs
in e-commerce, then conceptualize them as nodes in the net. We present details
on how AliCoCo is constructed semi-automatically and its successful, ongoing
and potential applications in e-commerce.
- Abstract(参考訳): eコマースプラットフォームの最終的な目標の1つは、顧客に対するさまざまなショッピングニーズを満たすことである。
この目標に向けて、eコマースにおける分類法やオントロジーの作成に多くの努力が費やされている。
しかし、eコマースにおけるユーザニーズはまだ明確に定義されておらず、既存のオントロジーには、普遍的なユーザニーズを理解するのに十分な深さと幅がない。
セマンティックなギャップは、ショッピング体験がよりインテリジェントになることを防ぐ。
本稿では,中国最大の電子商取引プラットフォームであるアリババで実践されている「alicoco」と呼ばれる大規模電子商取引認知概念ネットを構築することを提案する。
電子商取引におけるユーザニーズを正式に定義し,それをネットワーク内のノードとして概念化する。
本稿では、AliCoCoの半自動構築方法の詳細と、その成功、継続および電子商取引への応用の可能性について述べる。
関連論文リスト
- Information Discovery in e-Commerce [97.71958017283593]
情報検索は、特に商品やサービスとの接続において、eコマースにおいて自然な役割を担っている。
電子商取引サイトの人気が高まり、電子商取引における情報発見の研究が活発な研究分野となっている。
電子商取引における情報発見手法は主に、電子商取引検索とレコメンデーションシステムの有効性の向上に重点を置いている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-08T07:41:01Z) - MIND: Multimodal Shopping Intention Distillation from Large Vision-language Models for E-commerce Purchase Understanding [67.26334044239161]
MINDは、マルチモーダル製品メタデータから購入意図を推測し、人間中心のものを優先するフレームワークである。
Amazon Reviewのデータを使用して、1,264,441万の意図を含むマルチモーダルな意図的知識ベースを作成します。
得られた意図は2つの意図的理解タスクにおいて大きな言語モデルを大幅に向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-15T17:56:09Z) - IntentionQA: A Benchmark for Evaluating Purchase Intention Comprehension Abilities of Language Models in E-commerce [71.37481473399559]
本稿では,eコマースにおけるLMの購入意図の理解を評価するためのベンチマークであるIntentionQAを提案する。
インテンションQAは、自動化パイプラインを使用して構築された3つの困難レベルにわたる4,360の慎重に計算された問題で構成されている。
人間の評価は、我々のベンチマークの高品質で低い偽陰性率を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-14T16:51:21Z) - A Machine learning and Empirical Bayesian Approach for Predictive Buying
in B2B E-commerce [0.0]
我々は,XGBoostとPoisson Gammaモデルの改良版を組み合わせたアンサンブルアプローチを用いて,顧客の注文パターンを精度良く予測した。
本稿では,機械学習の戦略的融合と経験的ベイズ的アプローチを深く探求する。
この革新的なアプローチは、顧客の注文率を3倍に向上させ、Eコマース業界に変革をもたらす可能性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T17:32:52Z) - Automatic Controllable Product Copywriting for E-Commerce [58.97059802658354]
我々は、JD.comのeコマースレコメンデーションプラットフォームに、Eコマースのプレフィックスベースのコントロール可能なコピーライティング生成をデプロイする。
提案するECCCGの有効性を検証する実験を行った。
本稿では,リアルタイムのJD.com電子商取引レコメンデーションプラットフォームに,ECCCGと連携するデプロイアーキテクチャを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-21T04:18:52Z) - Towards Personalized Answer Generation in E-Commerce via
Multi-Perspective Preference Modeling [62.049330405736406]
Eコマースプラットフォーム上での製品質問回答(PQA)は、インテリジェントオンラインショッピングアシスタントとして機能するため、注目を集めている。
なぜなら、多くの顧客は、自分でのみカスタマイズされた情報でパーソナライズされた回答を見たいと思っているからです。
PQAにおけるパーソナライズされた回答を生成するための,新しいマルチパースペクティブなユーザ嗜好モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-27T07:51:49Z) - E-Commerce in Turkey and SAP Integrated E-Commerce System [0.0]
電子商取引は、インターネット利用の増加に伴い、欠かせない方法になりつつある。
Eコマースを利用することで、企業にも多くの利点がある。
SAPは、企業のリソース計画ソフトウェアセクターのパイオニアであり、リーダーです。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-01T20:46:12Z) - A Core of E-Commerce Customer Experience based on Conversational Data
using Network Text Methodology [0.0]
本論文はインドネシアのeコマースや顧客に適用する。
オープンなソーシャルネットワークサービスを通じて顧客の行動を理解することで、インドネシアのeコマースサービスレベルについて説明できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-18T01:33:14Z) - AliMe KG: Domain Knowledge Graph Construction and Application in
E-commerce [26.600846713016605]
AliMe KGは、ユーザ問題、関心点(POI)、アイテム情報、それらの関係をキャプチャするドメイン知識グラフである。
ユーザーのニーズを理解し、事前販売された質問に答え、説明文を生成するのに役立つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-24T13:40:18Z) - TaxoExpan: Self-supervised Taxonomy Expansion with Position-Enhanced
Graph Neural Network [62.12557274257303]
分類学は機械解釈可能な意味論から成り、多くのウェブアプリケーションに貴重な知識を提供する。
そこで我々は,既存の分類学から,クエリの集合を自動生成するTaxoExpanという,新しい自己教師型フレームワークを提案する。
本研究では,(1)既存の分類学におけるアンカー概念の局所構造を符号化する位置強調グラフニューラルネットワーク,(2)学習モデルが自己超越データにおけるラベルノイズに敏感になるようなノイズローバスト学習の2つの手法を開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-26T21:30:21Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。