論文の概要: A Marketplace Price Anomaly Detection System at Scale
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04367v2
- Date: Mon, 9 Oct 2023 17:06:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-12 18:40:10.861831
- Title: A Marketplace Price Anomaly Detection System at Scale
- Title（参考訳）: 大規模市場価格異常検出システム
- Authors: Akshit Sarpal, Qiwen Kang, Fangping Huang, Yang Song, Lijie Wan
- Abstract要約: MoatPlusは、成長するマーケットプレースプラットフォームのためのスケーラブルな価格異常検出フレームワークである。
価格に基づく機能の不規則を検出するために、モデルのアンサンブルを構築します。
提案手法は, 高精度アンカーカバレッジを最大46.6%向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8632181427836945
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Online marketplaces execute large volume of price updates that are initiated
by individual marketplace sellers each day on the platform. This price
democratization comes with increasing challenges with data quality. Lack of
centralized guardrails that are available for a traditional online retailer
causes a higher likelihood for inaccurate prices to get published on the
website, leading to poor customer experience and potential for revenue loss. We
present MoatPlus (Masked Optimal Anchors using Trees, Proximity-based Labeling
and Unsupervised Statistical-features), a scalable price anomaly detection
framework for a growing marketplace platform. The goal is to leverage proximity
and historical price trends from unsupervised statistical features to generate
an upper price bound. We build an ensemble of models to detect irregularities
in price-based features, exclude irregular features and use optimized weighting
scheme to build a reliable price bound in real-time pricing pipeline. We
observed that our approach improves precise anchor coverage by up to 46.6% in
high-vulnerability item subsets
- Abstract（参考訳）: オンラインマーケットプレイスは、プラットフォーム上で毎日個々のマーケットプレイス販売者が開始する大量の価格更新を実行する。
この価格の民主化は、データ品質に関する課題の増加を伴う。
従来のオンライン小売業者が利用できる集中型ガードレールの欠如は、不正確な価格がウェブサイトに掲載される可能性が高く、顧客体験の貧弱さと収益損失の可能性をもたらす。
我々はmoatplus (maked optimal anchors using trees, near-based labeling and unsupervised statistical-features) というマーケットプレースプラットフォーム向けのスケーラブルな価格異常検出フレームワークを提案する。
目標は、教師なしの統計的特徴から近接性と歴史的価格トレンドを活用して、上限価格を発生させることである。
我々は価格ベースの機能の不規則性を検出し、不規則な機能を排除し、リアルタイム価格パイプラインに縛られた信頼性の高い価格を構築するために最適化された重み付けスキームを使用するモデルを構築します。
提案手法により, 高精度アンカーカバレッジを46.6%向上させることができた。
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