論文の概要: Vision-based Price Suggestion for Online Second-hand Items
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06009v1
- Date: Thu, 10 Dec 2020 22:56:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-15 06:38:22.338729
- Title: Vision-based Price Suggestion for Online Second-hand Items
- Title（参考訳）: 視覚に基づくオンライン中古品の価格提案
- Authors: Liang Han, Zhaozheng Yin, Zhurong Xia, Li Guo, Mingqian Tang, Rong Jin
- Abstract要約: オンラインセカンドアイテムショッピングプラットフォームのためのビジョンベースの価格提案システムを提示します。
ビジョンベースの価格提案の目的は、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で中古リストの効果的な価格を設定するのを助けることです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.42940050851797
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Different from shopping in physical stores, where people have the opportunity
to closely check a product (e.g., touching the surface of a T-shirt or smelling
the scent of perfume) before making a purchase decision, online shoppers rely
greatly on the uploaded product images to make any purchase decision. The
decision-making is challenging when selling or purchasing second-hand items
online since estimating the items' prices is not trivial. In this work, we
present a vision-based price suggestion system for the online second-hand item
shopping platform. The goal of vision-based price suggestion is to help sellers
set effective prices for their second-hand listings with the images uploaded to
the online platforms.
First, we propose to better extract representative visual features from the
images with the aid of some other image-based item information (e.g., category,
brand). Then, we design a vision-based price suggestion module which takes the
extracted visual features along with some statistical item features from the
shopping platform as the inputs to determine whether an uploaded item image is
qualified for price suggestion by a binary classification model, and provide
price suggestions for items with qualified images by a regression model.
According to two demands from the platform, two different objective functions
are proposed to jointly optimize the classification model and the regression
model. For better model training, we also propose a warm-up training strategy
for the joint optimization. Extensive experiments on a large real-world dataset
demonstrate the effectiveness of our vision-based price prediction system.
- Abstract（参考訳）: 購入決定を下す前に商品(例えば、tシャツの表面に触れたり、香水の匂いを嗅ぐなど)を詳しくチェックする機会がある物理的な店舗での買い物とは異なり、オンライン買い物客はアップロードされた商品画像に大きく依存して購入決定を行う。
商品の価格を見積もるのは簡単ではないため、オンラインで中古品の売買や購入は難しい。
本研究では,オンライン中古品購入プラットフォームにおける視覚に基づく価格提案システムを提案する。
ビジョンベースの価格提案の目標は、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を使って、中古リストの効果的な価格を設定することにある。
まず,他の画像に基づく項目情報(カテゴリ,ブランドなど)の助けを借りて,画像から代表的視覚的特徴を抽出することを提案する。
そこで,我々は,抽出した視覚的特徴とショッピングプラットフォームからの統計的特徴を取り入れた視覚的価格提案モジュールを設計し,バイナリ分類モデルにより,アップロードされたアイテムイメージが価格提案に適しているかを判断し,回帰モデルにより商品の価格提案を行う。
プラットフォームからの2つの要求により、分類モデルと回帰モデルとを協調的に最適化する2つの異なる目的関数が提案される。
モデルトレーニングを改善するため,共同最適化のためのウォームアップトレーニング戦略を提案する。
大規模実世界のデータセットに関する広範囲な実験は、我々のビジョンに基づく価格予測システムの有効性を実証する。
関連論文リスト
- A Primal-Dual Online Learning Approach for Dynamic Pricing of Sequentially Displayed Complementary Items under Sale Constraints [54.46126953873298]
顧客に対して順次表示される補完アイテムの動的価格設定の問題に対処する。
各項目の価格を個別に最適化するのは効果がないため、補完項目のコヒーレントな価格ポリシーが不可欠である。
実世界のデータからランダムに生成した合成設定を用いて,我々のアプローチを実証的に評価し,制約違反や後悔の観点からその性能を比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-08T09:55:31Z) - Online Prompt Pricing based on Combinatorial Multi-Armed Bandit and Hierarchical Stackelberg Game [29.95198837731957]
当社の価格体系は、消費者、プラットフォーム、販売者の利益を考慮し、これら3人の参加者の利益満足度を同時に達成する。
既存の固定価格モードとは異なり、我々が提案するPBTの価格メカニズムはより柔軟で多様なものであり、現実のシナリオのトランザクション要求に応じている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-24T02:13:46Z) - Model-free Grasping with Multi-Suction Cup Grippers for Robotic Bin
Picking [63.15595970667581]
複数の吸引カップを有する吸引グリップパのグリップポーズのモデルフリー予測法を提案する。
本手法はグリッパーの設計に非依存であり,グリッパー固有のトレーニングデータを必要としない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-31T08:33:23Z) - Mechanism Design for Ad Auctions with Display Prices [6.895321502252051]
本稿では,メカニズム設計の観点から,ディスプレイ価格による広告オークションについて検討する。
我々は、価格プロファイルの実現に向け、福祉最大化と収益最大化のオークションを導出する。
以上の結果から,ディスプレイ価格は広告オークションのデザインに影響を及ぼし,プラットフォームは広告配信性能を最適化するためにこのような情報を活用することができることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-23T11:46:48Z) - Unposed: Unsupervised Pose Estimation based Product Image
Recommendations [4.467248776406006]
そこで本研究では,不在者に対する製品のイメージセットをスキャンするためのヒューマン・ポース検出に基づく教師なし手法を提案する。
教師なしのアプローチは、いかなるバイアスにも拘わらず、製品とカテゴリーに基づいて販売者に対して公平なアプローチを示唆している。
200の製品を手動で調査し,その大部分に1回の反復画像や欠落画像があり,その中から3K製品(20K画像)を採取した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-19T05:02:55Z) - Price DOES Matter! Modeling Price and Interest Preferences in
Session-based Recommendation [55.0391061198924]
セッションベースのレコメンデーションは、匿名ユーザが自分の短い行動シーケンスに基づいて購入したいアイテムを予測することを目的としている。
セッションベースのレコメンデーションの価格設定を組み込むのは簡単ではない。
セッションベースレコメンデーションのためのCoHHN(Co-guided Heterogeneous Hypergraph Network)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-09T10:47:15Z) - PreSizE: Predicting Size in E-Commerce using Transformers [76.33790223551074]
PreSizEは、Transformerを使って正確なサイズ予測を行う新しいディープラーニングフレームワークである。
我々は,PreSizEが従来の最先端のベースラインよりも優れた予測性能を実現できることを示した。
概念実証として、PreSizEによるサイズ予測が、既存の生産推奨システムに統合できることを実証しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-04T15:23:59Z) - Price Suggestion for Online Second-hand Items with Texts and Images [39.669905951338684]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-10T22:50:42Z) - Shop The Look: Building a Large Scale Visual Shopping System at
Pinterest [16.132346347702075]
Shop The LookはPinterestのオンラインショッピング発見サービスで、ビジュアル検索を利用してユーザーが画像内で商品を見つけて購入することができる。
本稿では,オブジェクト検出と視覚埋め込みのコア技術,リアルタイム推論のためのインフラストラクチャの提供,トレーニング/評価データ収集と人的評価のためのデータラベリング手法などについて論じる。
システム設計選択のユーザによる影響は、オフライン評価、人間関係判断、オンラインA/B実験によって測定される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-18T21:38:07Z)
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。