論文の概要: ProMap: Datasets for Product Mapping in E-commerce

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06882v1
• Date: Wed, 13 Sep 2023 11:16:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-14 14:29:32.853254
• Title: ProMap: Datasets for Product Mapping in E-commerce
• Title（参考訳）: ProMap:Eコマースにおけるプロダクトマッピングのためのデータセット
• Authors: Kate\v{r}ina Mackov\'a, Martin Pil\'at
• Abstract要約: 本稿では,チェコの1,495の製品ペアからなるProMapCzと,英語の1,555の製品ペアからなるProMapEnという2つの新しいプロダクトマッピングデータセットを紹介する。 データセットには、仕様を含む製品のイメージとテキスト記述の両方が含まれている。 複数の機械学習アルゴリズムがこれらのデータセットでトレーニングされ、ProMapデータセットの複雑さと完全性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The goal of product mapping is to decide, whether two listings from two different e-shops describe the same products. Existing datasets of matching and non-matching pairs of products, however, often suffer from incomplete product information or contain only very distant non-matching products. Therefore, while predictive models trained on these datasets achieve good results on them, in practice, they are unusable as they cannot distinguish very similar but non-matching pairs of products. This paper introduces two new datasets for product mapping: ProMapCz consisting of 1,495 Czech product pairs and ProMapEn consisting of 1,555 English product pairs of matching and non-matching products manually scraped from two pairs of e-shops. The datasets contain both images and textual descriptions of the products, including their specifications, making them one of the most complete datasets for product mapping. Additionally, the non-matching products were selected in two phases, creating two types of non-matches -- close non-matches and medium non-matches. Even the medium non-matches are pairs of products that are much more similar than non-matches in other datasets -- for example, they still need to have the same brand and similar name and price. After simple data preprocessing, several machine learning algorithms were trained on these and two the other datasets to demonstrate the complexity and completeness of ProMap datasets. ProMap datasets are presented as a golden standard for further research of product mapping filling the gaps in existing ones.
• Abstract（参考訳）: プロダクトマッピングの目的は、2つの異なるeショップからの2つのリストが同じ製品を記述するかどうかを決定することだ。 しかし、既存のマッチング製品と非マッチング製品のデータセットは、しばしば不完全な製品情報に悩まされる。 したがって、これらのデータセットでトレーニングされた予測モデルは、良い結果を得る一方で、実際には、非常に類似しているが適合しない製品のペアを区別できないため、使用不可能である。 本稿では,2つの製品マッピング用データセットについて紹介する。promapczは1,495個のチェコ製品対と,promapenは1,555個の英語製品対のマッチング製品と非マッチング製品からなる。 データセットには、仕様を含む製品のイメージとテキスト記述の両方が含まれており、製品マッピングのための最も完全なデータセットの1つである。 さらに、非マッチング製品は2つのフェーズで選択され、近接非マッチングと中間非マッチングの2つのタイプの非マッチングを生み出した。 中間の非マッチングでさえも、他のデータセットの非マッチングと非常によく似たプロダクトのペアです – 例えば、同じブランドと、同じ名前と価格を持つ必要があるのです。 単純なデータ前処理の後、promapデータセットの複雑さと完全性を示すために、これらと他の2つのデータセットでいくつかの機械学習アルゴリズムをトレーニングした。 ProMapデータセットは、既存のデータセットのギャップを埋める製品マッピングのさらなる研究のための黄金の標準として提示される。

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