論文の概要: Enriching User Shopping History: Empowering E-commerce with a Hierarchical Recommendation System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12096v1
• Date: Fri, 15 Mar 2024 10:28:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 18:51:33.910836
• Title: Enriching User Shopping History: Empowering E-commerce with a Hierarchical Recommendation System
• Title（参考訳）: ユーザショッピング履歴の充実 - 階層型レコメンデーションシステムによるeコマースの強化
• Authors: Irem Islek, Sule Gunduz Oguducu,
• Abstract要約: 推薦システムは、ユーザのショッピング履歴を分析して、正確なレコメンデーションを提供することができる。 リッチなユーザ履歴は、より正確なレコメンデーションをもたらす。 実際のアプリケーションでは、ユーザーは、求めているアイテムが最低価格の電子商取引プラットフォームを好む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13812010983144798
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recommendation systems can provide accurate recommendations by analyzing user shopping history. A richer user history results in more accurate recommendations. However, in real applications, users prefer e-commerce platforms where the item they seek is at the lowest price. In other words, most users shop from multiple e-commerce platforms simultaneously; different parts of the user's shopping history are shared between different e-commerce platforms. Consequently, we assume in this study that any e-commerce platform has a complete record of the user's history but can only access some parts of it. If a recommendation system is able to predict the missing parts first and enrich the user's shopping history properly, it will be possible to recommend the next item more accurately. Our recommendation system leverages user shopping history to improve prediction accuracy. The proposed approach shows significant improvements in both NDCG@10 and HR@10.
• Abstract（参考訳）: 推薦システムは、ユーザのショッピング履歴を分析して、正確なレコメンデーションを提供することができる。 リッチなユーザ履歴は、より正確なレコメンデーションをもたらす。 しかし、実際のアプリケーションでは、ユーザーは探しているアイテムが最低価格の電子商取引プラットフォームを好む。 言い換えれば、ほとんどのユーザーは複数のeコマースプラットフォームから同時に買い物をしており、ユーザのショッピング履歴の異なる部分は、異なるeコマースプラットフォーム間で共有されている。 そこで本研究では,電子商取引プラットフォームがユーザの履歴を完全に記録しているが,その一部にしかアクセスできないと仮定する。 もしレコメンデーションシステムが、まず、欠落した部分を予測し、ユーザのショッピング履歴を適切に充実させることができれば、次の項目をより正確に推奨することができる。 提案システムは,ユーザのショッピング履歴を活用して予測精度を向上させる。 提案手法はNDCG@10とHR@10の両方で大幅に改善されている。

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