論文の概要: Variational Inference for Category Recommendation in E-Commerce platforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07748v1
• Date: Thu, 15 Apr 2021 20:09:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-19 14:12:40.321401
• Title: Variational Inference for Category Recommendation in E-Commerce platforms
• Title（参考訳）: 電子商取引プラットフォームにおけるカテゴリー勧告の変分推論
• Authors: Ramasubramanian Balasubramanian, Venugopal Mani, Abhinav Mathur, Sushant Kumar, Kannan Achan
• Abstract要約: eコマースプラットフォーム上のユーザのカテゴリレコメンデーションは、Webサイトのトラフィックの流れを規定する上で重要なタスクである。 したがって、利用者がプラットフォームを旅するのを助け、新しいカテゴリーの発見を支援するために、正確で多様なカテゴリーの推奨事項を提示することが重要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.64460581091531
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Category recommendation for users on an e-Commerce platform is an important task as it dictates the flow of traffic through the website. It is therefore important to surface precise and diverse category recommendations to aid the users' journey through the platform and to help them discover new groups of items. An often understated part in category recommendation is users' proclivity to repeat purchases. The structure of this temporal behavior can be harvested for better category recommendations and in this work, we attempt to harness this through variational inference. Further, to enhance the variational inference based optimization, we initialize the optimizer at better starting points through the well known Metapath2Vec algorithm. We demonstrate our results on two real-world datasets and show that our model outperforms standard baseline methods.
• Abstract（参考訳）: eコマースプラットフォーム上のユーザのカテゴリレコメンデーションは、Webサイトのトラフィックの流れを規定する上で重要なタスクである。 したがって、利用者がプラットフォームを旅するのを助け、新しいカテゴリーの発見を支援するために、正確で多様なカテゴリーの推奨事項を提示することが重要である。 カテゴリーレコメンデーションでしばしば過小評価される部分は、購入を繰り返すユーザーの傾向である。 この時間的行動の構造はより優れたカテゴリーの推薦のために収集することができ、本研究では変分推論によってこれを活用しようと試みる。 さらに、変分推論に基づく最適化を強化するために、よく知られたmetapath2vecアルゴリズムを用いて最適化器をより良い出発点に初期化する。 実世界の2つのデータセットで結果を実証し、我々のモデルが標準ベースライン法より優れていることを示す。

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