論文の概要: Price Suggestion for Online Second-hand Items with Texts and Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06008v1
- Date: Thu, 10 Dec 2020 22:50:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-15 06:25:44.759698
- Title: Price Suggestion for Online Second-hand Items with Texts and Images
- Title（参考訳）: テキストと画像を用いたオンライン中古品の価格提案
- Authors: Liang Han, Zhaozheng Yin, Zhurong Xia, Mingqian Tang, Rong Jin
- Abstract要約: 価格予測の目標は、売り手が中古品の有効かつ合理的な価格を設定するのを支援することだ。
抽出された視覚的およびテキスト的特徴を入力として取るマルチモーダル価格提案システムを設計します。
提案する価格提案システムを評価するための指標のセットを導出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.669905951338684
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents an intelligent price suggestion system for online
second-hand listings based on their uploaded images and text descriptions. The
goal of price prediction is to help sellers set effective and reasonable prices
for their second-hand items with the images and text descriptions uploaded to
the online platforms. Specifically, we design a multi-modal price suggestion
system which takes as input the extracted visual and textual features along
with some statistical item features collected from the second-hand item
shopping platform to determine whether the image and text of an uploaded
second-hand item are qualified for reasonable price suggestion with a binary
classification model, and provide price suggestions for second-hand items with
qualified images and text descriptions with a regression model. To satisfy
different demands, two different constraints are added into the joint training
of the classification model and the regression model. Moreover, a customized
loss function is designed for optimizing the regression model to provide price
suggestions for second-hand items, which can not only maximize the gain of the
sellers but also facilitate the online transaction. We also derive a set of
metrics to better evaluate the proposed price suggestion system. Extensive
experiments on a large real-world dataset demonstrate the effectiveness of the
proposed multi-modal price suggestion system.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、アップロードされた画像とテキスト記述に基づいて、オンライン中古リストの知的価格提案システムを提案する。
価格予測の目標は、売り手がオンラインプラットフォームにアップロードされた画像とテキスト記述を使って、中古品の有効で合理的な価格を設定することにある。
具体的には、抽出した視覚的特徴とテキスト的特徴と、その抽出した商品購入プラットフォームから収集した統計的特徴とを合わせて、バイナリ分類モデルを用いて、アップロードされた中古品目の画像とテキストが妥当な価格提案に適しているかを判断し、回帰モデルを用いて、中古品目の価格提案を行うマルチモーダル価格提案システムを設計する。
異なる要求を満たすために、2つの異なる制約が分類モデルと回帰モデルの合同訓練に追加される。
さらに、リグレッションモデルを最適化して中古品の価格提案を提供するようにカスタマイズした損失関数をデザインし、売り手の利得を最大化できるだけでなく、オンライン取引を容易にする。
また,提案する価格提案システムを評価するための指標を導出する。
大規模実世界のデータセットに関する広範な実験は、提案されたマルチモーダル価格提案システムの有効性を示している。
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