論文の概要: Smart E-commerce Recommendations with Semantic AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01137v2
• Date: Wed, 4 Sep 2024 10:58:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 07:13:03.225069
• Title: Smart E-commerce Recommendations with Semantic AI
• Title（参考訳）: セマンティックAIを用いたスマートEコマース勧告
• Authors: M. Badouch, M. Boutaounte,
• Abstract要約: 本稿では,BPニューラルネットワークとセマンティックWebマイニングを組み合わせた新しいソリューションを提案する。 ユーザの検索ログを処理して,コンテンツ優先,時間浪費,ユーザフィードバック,レコメンデーションセマンティクス,入力偏差の5つの重要な特徴を抽出する。 これらの機能は、Webページの分類と優先順位付けのためにBPニューラルネットワークに入力される。優先順位付けされたページは、ユーザに推奨される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In e-commerce, web mining for page recommendations is widely used but often fails to meet user needs. To address this, we propose a novel solution combining semantic web mining with BP neural networks. We process user search logs to extract five key features: content priority, time spent, user feedback, recommendation semantics, and input deviation. These features are then fed into a BP neural network to classify and prioritize web pages. The prioritized pages are recommended to users. Using book sales pages for testing, our results demonstrate that this solution can quickly and accurately identify the pages users need. Our approach ensures that recommendations are more relevant and tailored to individual preferences, enhancing the online shopping experience. By leveraging advanced semantic analysis and neural network techniques, we bridge the gap between user expectations and actual recommendations. This innovative method not only improves accuracy but also speeds up the recommendation process, making it a valuable tool for e-commerce platforms aiming to boost user satisfaction and engagement. Additionally, our system ability to handle large datasets and provide real-time recommendations makes it a scalable and efficient solution for modern e-commerce challenges.
• Abstract（参考訳）: 電子商取引では、ページレコメンデーションのためのウェブマイニングが広く使われているが、しばしばユーザーのニーズを満たすことができない。 そこで本研究では,BPニューラルネットワークとセマンティックWebマイニングを組み合わせた新しいソリューションを提案する。 ユーザの検索ログを処理して,コンテンツ優先,時間浪費,ユーザフィードバック,レコメンデーションセマンティクス,入力偏差の5つの重要な特徴を抽出する。 これらの機能はBPニューラルネットワークに入力され、Webページの分類と優先順位付けが行われる。 優先順位付けされたページはユーザーに推奨される。 本研究の結果は,本書の販売ページを用いて,ユーザが必要とするページを迅速かつ正確に識別できることを実証した。 当社のアプローチは、レコメンデーションがより関連性が高く、個人の好みに合わせて調整され、オンラインショッピング体験が向上することを保証する。 高度なセマンティック分析とニューラルネットワーク技術を利用することで、ユーザの期待と実際のレコメンデーションのギャップを埋める。 このイノベーティブな手法は、精度の向上だけでなく、レコメンデーションプロセスのスピードアップも実現し、ユーザの満足度とエンゲージメントを高めることを目的とした、Eコマースプラットフォームにとって貴重なツールとなる。 さらに、大規模なデータセットを処理し、リアルタイムレコメンデーションを提供するシステムでは、現代的なeコマースの課題に対して、スケーラブルで効率的なソリューションになります。

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