論文の概要: An Efficient Recommendation System in E-commerce using Passer learning optimization based on Bi-LSTM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00137v1
• Date: Mon, 31 Jul 2023 20:09:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 16:18:51.818927
• Title: An Efficient Recommendation System in E-commerce using Passer learning optimization based on Bi-LSTM
• Title（参考訳）: Bi-LSTMに基づくパッサ学習最適化を用いた電子商取引における効率的なレコメンデーションシステム
• Authors: Hemn Barzan Abdalla, Awder Ahmed, Bahtiyar Mehmed, Mehdi Gheisari, Maryam Cheraghy
• Abstract要約: 本研究では,Bi-LSTMに基づく通行人学習最適化を用いたeコマースのレコメンデーションを開発する。 従来の手法と比較すると、PL最適化Bi-LSTMはデータセット1, 88.58%, 1.24%, 92.69%, 92.69%, データセット1, 88.46%, 0.48%, 92.43%, 93.47%, データセット2, 92.51%, 1.58%, 91.90%, 90.76%の値を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8399688944263843
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recommendation system services have become crucial for users to access personalized goods or services as the global e-commerce market expands. They can increase business sales growth and lower the cost of user information exploration. Recent years have seen a signifi-cant increase in researchers actively using user reviews to solve standard recommender system research issues. Reviews may, however, contain information that does not help consumers de-cide what to buy, such as advertising or fictitious or fake reviews. Using such reviews to offer suggestion services may reduce the effectiveness of those recommendations. In this research, the recommendation in e-commerce is developed using passer learning optimization based on Bi-LSTM to solve that issue (PL optimized Bi-LSTM). Data is first obtained from the product recommendation dataset and pre-processed to remove any values that are missing or incon-sistent. Then, feature extraction is performed using TF-IDF features and features that support graph embedding. Before submitting numerous features with the same dimensions to the Bi-LSTM classifier for analysis, they are integrated using the feature concatenation approach. The Collaborative Bi-LSTM method employs these features to determine if the model is a recommended product. The PL optimization approach, which efficiently adjusts the classifier's parameters and produces an extract output that measures the f1-score, MSE, precision, and recall, is the basis of this research's contributions. As compared to earlier methods, the pro-posed PL-optimized Bi-LSTM achieved values of 88.58%, 1.24%, 92.69%, and 92.69% for dataset 1, 88.46%, 0.48%, 92.43%, and 93.47% for dataset 2, and 92.51%, 1.58%, 91.90%, and 90.76% for dataset 3.
• Abstract（参考訳）: グローバルなeコマース市場が拡大するにつれ、ユーザーがパーソナライズされた商品やサービスにアクセスするためのレコメンデーションシステムサービスが重要になっている。 企業の売上を増加させ、ユーザー情報探索のコストを下げることができる。 近年,標準レコメンデーションシステム研究の問題解決にユーザレビューを積極的に活用する研究者が増えている。 しかし、レビューには、広告や架空の、偽のレビューなど、消費者が何を買うべきかを判断する助けにならない情報が含まれているかもしれない。 このようなレビューを使って提案サービスを提供することで、推奨の有効性が低下する可能性がある。 本研究では,その問題を解決するために,Bi-LSTMに基づく通行人学習最適化を用いて,eコマースのレコメンデーションを開発する。 データはまず製品レコメンデーションデータセットから取得され、不足あるいは一貫性のない値を削除するために前処理される。 次に、TF-IDF機能とグラフ埋め込みをサポートする機能を用いて特徴抽出を行う。 解析のために同じ次元の多数の特徴をBi-LSTM分類器に提出する前に、特徴連結アプローチを用いて統合される。 Collaborative Bi-LSTM法は、モデルが推奨製品であるかどうかを判断するためにこれらの特徴を用いる。 分類器のパラメータを効率的に調整し、f1-score、mse、精度、リコールを測定する抽出出力を生成するpl最適化アプローチは、この研究の貢献の基礎である。 従来の手法と比較すると、PL最適化Bi-LSTMはデータセット1, 88.58%, 1.24%, 92.69%, 92.69%, データセット1, 88.46%, 0.48%, 92.43%, 93.47%, データセット2, 92.51%, 1.58%, 91.90%, 90.76%の値を得た。

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