論文の概要: Interpretable Methods for Identifying Product Variants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05504v1
• Date: Mon, 12 Apr 2021 14:37:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-13 21:55:43.774352
• Title: Interpretable Methods for Identifying Product Variants
• Title（参考訳）: 製品変異体同定のための解釈可能な方法
• Authors: Rebecca West, Khalifeh Al Jadda, Unaiza Ahsan, Huiming Qu, Xiquan Cui
• Abstract要約: 製品の種類を識別する新しい手法を提案する。 制約付きクラスタリングと調整されたNLP技術を組み合わせている。 精度の高い要求を満たすなど、特定のビジネス基準を満たすアルゴリズムを設計します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2589904091148018
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For e-commerce companies with large product selections, the organization and grouping of products in meaningful ways is important for creating great customer shopping experiences and cultivating an authoritative brand image. One important way of grouping products is to identify a family of product variants, where the variants are mostly the same with slight and yet distinct differences (e.g. color or pack size). In this paper, we introduce a novel approach to identifying product variants. It combines both constrained clustering and tailored NLP techniques (e.g. extraction of product family name from unstructured product title and identification of products with similar model numbers) to achieve superior performance compared with an existing baseline using a vanilla classification approach. In addition, we design the algorithm to meet certain business criteria, including meeting high accuracy requirements on a wide range of categories (e.g. appliances, decor, tools, and building materials, etc.) as well as prioritizing the interpretability of the model to make it accessible and understandable to all business partners.
• Abstract（参考訳）: 大規模な製品選択を行うeコマース企業にとって、優れた顧客ショッピング体験を作り、権威あるブランドイメージを育むためには、有意義な方法で製品の組織化とグループ化が重要である。 プロダクトをグループ化する重要な方法の1つは、変種がほとんど同じであり、わずかながら異なる相違点(例)を持つような、製品の変種族を特定することである。 カラーまたはパックサイズ)。 本稿では,製品変種を特定するための新しいアプローチを提案する。 制約付きクラスタリングとNLP技術(例えば)を組み合わせる。 バニラ分類法を用いて,非構造化製品名から製品姓を抽出し,類似モデル番号の商品を識別し,既存のベースラインと比較して優れた性能を得る。 さらに、幅広いカテゴリ(例えば、)の高精度な要求を満たすことを含む、特定のビジネス基準を満たすようにアルゴリズムを設計する。 器具、装飾品、道具、建築資材など モデルの解釈性を優先順位付けすることで、すべてのビジネスパートナがアクセスし、理解できるようにします。

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