論文の概要: Identifying Shopping Intent in Product QA for Proactive Recommendations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06017v1
- Date: Tue, 9 Apr 2024 04:55:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 15:48:59.452770
- Title: Identifying Shopping Intent in Product QA for Proactive Recommendations
- Title（参考訳）: プロアクティブレコメンデーションのための製品QAにおけるショッピングインテントの同定
- Authors: Besnik Fetahu, Nachshon Cohen, Elad Haramaty, Liane Lewin-Eytan, Oleg Rokhlenko, Shervin Malmasi,
- Abstract要約: 我々は、eコマースの領域、すなわち買い物商品質問(SPQ)の特定に焦点を当てている。
本稿では,ユーザの購入履歴から潜伏したショッピング行動を捉え,新しいMixture-of-Experts(MoE)モデルを用いて組み合わせる機能を提案する。
我々はSPQをリアルタイムで識別し、購入した商品をショッピングリストに追加するようユーザーに推奨する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.30972312076997
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Voice assistants have become ubiquitous in smart devices allowing users to instantly access information via voice questions. While extensive research has been conducted in question answering for voice search, little attention has been paid on how to enable proactive recommendations from a voice assistant to its users. This is a highly challenging problem that often leads to user friction, mainly due to recommendations provided to the users at the wrong time. We focus on the domain of e-commerce, namely in identifying Shopping Product Questions (SPQs), where the user asking a product-related question may have an underlying shopping need. Identifying a user's shopping need allows voice assistants to enhance shopping experience by determining when to provide recommendations, such as product or deal recommendations, or proactive shopping actions recommendation. Identifying SPQs is a challenging problem and cannot be done from question text alone, and thus requires to infer latent user behavior patterns inferred from user's past shopping history. We propose features that capture the user's latent shopping behavior from their purchase history, and combine them using a novel Mixture-of-Experts (MoE) model. Our evaluation shows that the proposed approach is able to identify SPQs with a high score of F1=0.91. Furthermore, based on an online evaluation with real voice assistant users, we identify SPQs in real-time and recommend shopping actions to users to add the queried product into their shopping list. We demonstrate that we are able to accurately identify SPQs, as indicated by the significantly higher rate of added products to users' shopping lists when being prompted after SPQs vs random PQs.
- Abstract（参考訳）: スマートデバイスでは音声アシスタントが普及し、ユーザーは音声質問を通じて即座に情報にアクセスできるようになった。
音声検索に関する質問に対して広範な研究が行われてきたが、音声アシスタントからユーザへの積極的なレコメンデーションを実現する方法についてはほとんど注目されていない。
これは非常に難しい問題で、ユーザの摩擦を招きがちです。
本研究は,商品関連質問に対して,購入ニーズの根底にあると思われる商品問合せ (SPQ) の特定に焦点をあてる。
ユーザのショッピングニーズを識別することで、製品や取引のレコメンデーションや積極的ショッピング行動レコメンデーションなどのレコメンデーションをいつ提供すべきかを判断することで、音声アシスタントによるショッピング体験の向上が可能になる。
SPQの特定は難しい問題であり、質問文だけでは実行できないため、ユーザの過去のショッピング履歴から推測される潜伏したユーザ行動パターンを推測する必要がある。
本稿では,ユーザの購入履歴から潜伏したショッピング行動を捉え,新しいMixture-of-Experts(MoE)モデルを用いて組み合わせる機能を提案する。
評価の結果,提案手法はSPQを高いスコアF1=0.91で識別できることがわかった。
さらに、実際の音声アシスタント利用者によるオンライン評価に基づいて、SPQをリアルタイムに識別し、購入した商品をショッピングリストに追加するようユーザに推奨する。
我々は,SPQ とランダム PQ の後に誘導される場合,利用者のショッピングリストに付加される商品の割合が有意に高いことが示されるように,SPQ を正確に識別できることを実証した。
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