論文の概要: Text-Based Product Matching -- Semi-Supervised Clustering Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10091v1
• Date: Thu, 1 Feb 2024 18:52:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-18 12:39:35.076583
• Title: Text-Based Product Matching -- Semi-Supervised Clustering Approach
• Title（参考訳）: テキストベースの製品マッチング-半スーパービジョンクラスタリングアプローチ
• Authors: Alicja Martinek, Szymon {\L}ukasik, Amir H. Gandomi
• Abstract要約: 本稿では,半教師付きクラスタリング手法を用いた製品マッチングの新しい哲学を提案する。 実世界のデータセット上でIDECアルゴリズムを実験することにより,本手法の特性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.748519919202986
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Matching identical products present in multiple product feeds constitutes a crucial element of many tasks of e-commerce, such as comparing product offerings, dynamic price optimization, and selecting the assortment personalized for the client. It corresponds to the well-known machine learning task of entity matching, with its own specificity, like omnipresent unstructured data or inaccurate and inconsistent product descriptions. This paper aims to present a new philosophy to product matching utilizing a semi-supervised clustering approach. We study the properties of this method by experimenting with the IDEC algorithm on the real-world dataset using predominantly textual features and fuzzy string matching, with more standard approaches as a point of reference. Encouraging results show that unsupervised matching, enriched with a small annotated sample of product links, could be a possible alternative to the dominant supervised strategy, requiring extensive manual data labeling.
• Abstract（参考訳）: 複数の製品フィードに存在する同一製品とのマッチングは、製品の比較、動的価格最適化、クライアント向けにパーソナライズされた選択肢の選択など、eコマースにおける多くのタスクの重要な要素である。 これは、エンティティマッチングのよく知られた機械学習タスクに対応しており、非構造化データや不正確で一貫性のない製品記述など、独自の特異性を備えている。 本稿では,半教師付きクラスタリングアプローチを用いた製品マッチングの新しい哲学を提案する。 本稿では,本手法の特性を,主にテキストの特徴とファジィ文字列マッチングを用いて実世界のデータセット上でのIDECアルゴリズムを用いて実験し,基準点としてより標準的なアプローチを用いて検討する。 アントラクタマッチングは,少量のアノテートされた製品リンクに富んだもので,広範囲な手動データラベリングを必要とする支配的な管理戦略の代替となる可能性が示唆された。

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