論文の概要: Intelligent Classification and Personalized Recommendation of E-commerce Products Based on Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19345v1
- Date: Thu, 28 Mar 2024 12:02:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-29 16:24:00.701350
- Title: Intelligent Classification and Personalized Recommendation of E-commerce Products Based on Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習に基づく電子商取引商品の知的分類とパーソナライズされた勧告
- Authors: Kangming Xu, Huiming Zhou, Haotian Zheng, Mingwei Zhu, Qi Xin,
- Abstract要約: 本稿では、eコマース、コンテンツ情報、メディアドメインにおけるパーソナライズされたレコメンデーションシステムの重要性と応用について考察する。
データプライバシ、アルゴリズムバイアス、スケーラビリティ、コールドスタート問題など、Eコマースにおいてパーソナライズされたレコメンデーションシステムに直面する課題を概説する。
本稿では、BERTモデルと近隣のアルゴリズムを利用したパーソナライズされたレコメンデーションシステムの概要を述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.152073242131379
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the rapid evolution of the Internet and the exponential proliferation of information, users encounter information overload and the conundrum of choice. Personalized recommendation systems play a pivotal role in alleviating this burden by aiding users in filtering and selecting information tailored to their preferences and requirements. Such systems not only enhance user experience and satisfaction but also furnish opportunities for businesses and platforms to augment user engagement, sales, and advertising efficacy.This paper undertakes a comparative analysis between the operational mechanisms of traditional e-commerce commodity classification systems and personalized recommendation systems. It delineates the significance and application of personalized recommendation systems across e-commerce, content information, and media domains. Furthermore, it delves into the challenges confronting personalized recommendation systems in e-commerce, including data privacy, algorithmic bias, scalability, and the cold start problem. Strategies to address these challenges are elucidated.Subsequently, the paper outlines a personalized recommendation system leveraging the BERT model and nearest neighbor algorithm, specifically tailored to address the exigencies of the eBay e-commerce platform. The efficacy of this recommendation system is substantiated through manual evaluation, and a practical application operational guide and structured output recommendation results are furnished to ensure the system's operability and scalability.
- Abstract（参考訳）: インターネットの急速な進化と情報の急増により、ユーザーは情報の過負荷や選択の難しさに遭遇する。
パーソナライズされたレコメンデーションシステムは、ユーザが好みや要求に合った情報をフィルタリングしたり選択したりすることで、この負担を軽減する上で重要な役割を担っている。
このようなシステムは,ユーザエクスペリエンスと満足度を高めるだけでなく,従来のeコマース商品分類システムとパーソナライズされたレコメンデーションシステムとの運用機構の比較分析を行う。
これは、eコマース、コンテンツ情報、メディアドメインにまたがるパーソナライズされたレコメンデーションシステムの重要性と応用を説明している。
さらに、データプライバシ、アルゴリズムバイアス、スケーラビリティ、コールドスタート問題など、Eコマースにおけるパーソナライズされたレコメンデーションシステムに直面する課題についても詳しく説明している。
これらの課題に対処する戦略は解明されているが、この論文では、BERTモデルと近隣のアルゴリズムを活用するパーソナライズされたレコメンデーションシステムについて概説している。
このレコメンデーションシステムの有効性は手作業による評価によって実証され、実用的な運用ガイドと構造化されたアウトプットレコメンデーション結果がシステム動作性とスケーラビリティを確保するために提供される。
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