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。

関連論文リスト

• E-commerce Webpage Recommendation Scheme Base on Semantic Mining and Neural Networks [3.130742280316415]
  本稿では,セマンティックWebマイニングとBPニューラルネットワークを組み合わせたeコマースWebページレコメンデーションソリューションを提案する。 このプロジェクトは、実験のサンプルとして書籍販売のWebページを使用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-11T06:03:02Z)
• PIE: Personalized Interest Exploration for Large-Scale Recommender Systems [0.0]
  これらの課題に対処するために,大規模レコメンデータシステムにおける探索のためのフレームワークを提案する。 我々の方法論は、最小限の修正で既存の大規模レコメンデータシステムに容易に統合できる。 私たちの仕事は、何十億ものユーザーを対象とする人気のビデオ発見および共有プラットフォームであるFacebook Watchで運用されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-13T22:25:09Z)
• Latent User Intent Modeling for Sequential Recommenders [92.66888409973495]
  逐次リコメンデータモデルは、プラットフォーム上での氏のインタラクション履歴に基づいて、ユーザが次に対話する可能性のあるアイテムを予測することを学習する。 しかし、ほとんどのシーケンシャルなレコメンデータは、ユーザの意図に対する高いレベルの理解を欠いている。 したがって、インテントモデリングはユーザー理解と長期ユーザーエクスペリエンスの最適化に不可欠である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-17T19:00:24Z)
• Intelligent Request Strategy Design in Recommender System [76.90734681369156]
  我々は、Intelligent Request Strategy Design(IRSD)というエッジインテリジェンスの新しい学習タスクを構想する。 IRSDは、ユーザのリアルタイムな意図に基づいて、リクエスト挿入の適切なタイミングを決定することにより、ウォーターフォールRSの有効性を向上させることを目的としている。 我々は、アップリフトベースのOn-edge Smart Request Framework(AdaRequest)という、適応的な要求挿入戦略の新しいパラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-23T16:51:38Z)
• ItemSage: Learning Product Embeddings for Shopping Recommendations at Pinterest [60.841761065439414]
  Pinterestでは、ItemSageと呼ばれるプロダクトの埋め込みセットを構築して、すべてのショッピングユースケースに適切なレコメンデーションを提供しています。 このアプローチによって、エンゲージメントとコンバージョンメトリクスが大幅に改善され、インフラストラクチャとメンテナンスコストの両方が削減された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-24T02:28:58Z)
• Learning to Learn a Cold-start Sequential Recommender [70.5692886883067]
  コールドスタート勧告は、現代のオンラインアプリケーションにおいて緊急の問題である。 メタ学習に基づくコールドスタートシーケンシャルレコメンデーションフレームワークMetaCSRを提案する。 MetaCSRは、通常のユーザの行動から共通のパターンを学ぶ能力を持っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-18T08:11:24Z)
• PURS: Personalized Unexpected Recommender System for Improving User Satisfaction [76.98616102965023]
  本稿では、予期せぬことを推奨プロセスに組み込んだ、新しいPersonalized Unexpected Recommender System(PURS)モデルについて述べる。 3つの実世界のデータセットに対する大規模なオフライン実験は、提案されたPURSモデルが最先端のベースラインアプローチを大幅に上回っていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-05T01:33:21Z)
• Click-Through Rate Prediction Using Graph Neural Networks and Online Learning [0.0]
  CTR予測精度のわずかな改善は、広告業界に数百万ドルの収益を追加すると言及されています。 このプロジェクトは、グラフニューラルネットワークとオンライン学習アルゴリズムを使用したCTR予測器の構築に関心がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-09T01:35:49Z)
• Comprehensive Empirical Evaluation of Deep Learning Approaches for Session-based Recommendation in E-Commerce [38.42250061908039]
  セッションベースのレコメンデーションでは、リコメンデーションシステムは、同じセッション内でユーザが行ったイベントの順序をカウントして、他のアイテムを予測し、支持する。 本稿では,セッションベースレコメンデーションで使用される最先端のディープラーニングアプローチについて,包括的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-17T17:22:35Z)
• CnGAN: Generative Adversarial Networks for Cross-network user preference generation for non-overlapped users [33.17802459749589]
  クロスネットワークレコメンデータソリューションの大きな欠点は、ネットワーク間で重複するユーザに対してのみ適用可能であることだ。 本稿では,新しいマルチタスク学習型エンコーダGAN-RecommenderアーキテクチャであるCnGANを提案する。 その結果、ユーザの好みは、Siameseネットワークベースのニューラルレコメンデータアーキテクチャで使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-25T06:47:44Z)
• Sequential Recommender via Time-aware Attentive Memory Network [67.26862011527986]
  本稿では,注意機構と繰り返し単位を改善するための時間ゲーティング手法を提案する。 また,長期と短期の嗜好を統合するマルチホップ・タイムアウェア・アテンテーティブ・メモリ・ネットワークを提案する。 提案手法は,候補探索タスクに対してスケーラブルであり,ドット積に基づくTop-Kレコメンデーションのための潜在因数分解の非線形一般化とみなすことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-18T11:29:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。