論文の概要: Intent-Aware Neural Query Reformulation for Behavior-Aligned Product Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22213v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 20:20:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.857888
• Title: Intent-Aware Neural Query Reformulation for Behavior-Aligned Product Search
• Title（参考訳）: 行動適応型製品探索のための入出力型ニューラルクエリ再構成
• Authors: Jayanth Yetukuri, Ishita Khan,
• Abstract要約: この作業では、大規模なバイヤークエリログのマイニングと分析用に設計された堅牢なデータパイプラインが導入されている。 パイプラインは、潜在購入意図を示すパターンを体系的にキャプチャし、高忠実でインテントリッチなデータセットの構築を可能にする。 本研究は,スパースユーザ入力と複雑な製品発見目標とのギャップを埋めることにおける意図中心モデリングの価値を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding and modeling buyer intent is a foundational challenge in optimizing search query reformulation within the dynamic landscape of e-commerce search systems. This work introduces a robust data pipeline designed to mine and analyze large-scale buyer query logs, with a focus on extracting fine-grained intent signals from both explicit interactions and implicit behavioral cues. Leveraging advanced sequence mining techniques and supervised learning models, the pipeline systematically captures patterns indicative of latent purchase intent, enabling the construction of a high-fidelity, intent-rich dataset. The proposed framework facilitates the development of adaptive query rewrite strategies by grounding reformulations in inferred user intent rather than surface-level lexical signals. This alignment between query rewriting and underlying user objectives enhances both retrieval relevance and downstream engagement metrics. Empirical evaluations across multiple product verticals demonstrate measurable gains in precision-oriented relevance metrics, underscoring the efficacy of intent-aware reformulation. Our findings highlight the value of intent-centric modeling in bridging the gap between sparse user inputs and complex product discovery goals, and establish a scalable foundation for future research in user-aligned neural retrieval and ranking systems.
• Abstract（参考訳）: 購入者の意図を理解し、モデル化することは、eコマース検索システムの動的な状況の中で検索クエリの再構築を最適化する上で、基本的な課題である。 この研究は、大規模なバイヤークエリログをマイニングし分析するために設計された堅牢なデータパイプラインを導入し、明示的なインタラクションと暗黙的な振る舞いキューの両方からきめ細かい意図的なシグナルを抽出することに重点を置いている。 高度なシーケンスマイニング技術と教師付き学習モデルを活用することで、パイプラインは遅延購入意図を示すパターンを体系的にキャプチャし、高忠実でインテントリッチなデータセットの構築を可能にする。 提案フレームワークは,表面レベルの語彙信号ではなく,推論されたユーザ意図の修正を基礎として,適応的なクエリ書き換え戦略の開発を容易にする。 クエリ書き換えと基礎となるユーザ目標との整合性は、検索の関連性と下流のエンゲージメントメトリクスの両方を強化する。 複数の製品にまたがる実証的な評価は、精度指向の関連度指標において測定可能な利得を示し、意図認識の改革の有効性を裏付けている。 本研究は,スパースユーザ入力と複雑な製品発見目標とのギャップを埋めることにおける意図中心モデリングの価値を強調し,ユーザ指向のニューラル検索とランキングシステムにおける将来の研究のためのスケーラブルな基盤を確立することを目的とした。

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