論文の概要: Cross-Platform E-Commerce Product Categorization and Recategorization: A Multimodal Hierarchical Classification Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20013v1
• Date: Wed, 27 Aug 2025 16:16:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.696327
• Title: Cross-Platform E-Commerce Product Categorization and Recategorization: A Multimodal Hierarchical Classification Approach
• Title（参考訳）: クロスプラットフォームEコマース製品分類と再分類:マルチモーダル階層的分類アプローチ
• Authors: Lotte Gross, Rebecca Walter, Nicole Zoppi, Adrien Justus, Alessandro Gambetti, Qiwei Han, Maximilian Kaiser,
• Abstract要約: 電子商取引商品分類のためのマルチモーダル階層分類フレームワークを開発し,展開する。 階層型アーキテクチャにおける早期・後期・注目に基づく融合戦略について検討する。 以上の結果から,CLIPをベースとしたレイトフュージョン戦略で組み合わされたCLIPは,最も階層的なF1を達成できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.02731156096853
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study addresses critical industrial challenges in e-commerce product categorization, namely platform heterogeneity and the structural limitations of existing taxonomies, by developing and deploying a multimodal hierarchical classification framework. Using a dataset of 271,700 products from 40 international fashion e-commerce platforms, we integrate textual features (RoBERTa), visual features (ViT), and joint vision--language representations (CLIP). We investigate fusion strategies, including early, late, and attention-based fusion within a hierarchical architecture enhanced by dynamic masking to ensure taxonomic consistency. Results show that CLIP embeddings combined via an MLP-based late-fusion strategy achieve the highest hierarchical F1 (98.59\%), outperforming unimodal baselines. To address shallow or inconsistent categories, we further introduce a self-supervised ``product recategorization'' pipeline using SimCLR, UMAP, and cascade clustering, which discovered new, fine-grained categories (e.g., subtypes of ``Shoes'') with cluster purities above 86\%. Cross-platform experiments reveal a deployment-relevant trade-off: complex late-fusion methods maximize accuracy with diverse training data, while simpler early-fusion methods generalize more effectively to unseen platforms. Finally, we demonstrate the framework's industrial scalability through deployment in EURWEB's commercial transaction intelligence platform via a two-stage inference pipeline, combining a lightweight RoBERTa stage with a GPU--accelerated multimodal stage to balance cost and accuracy.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,マルチモーダル階層型分類フレームワークの開発と展開により,Eコマース製品分類における重要な産業課題,すなわちプラットフォームの不均一性と既存の分類体系の構造的制約について論じる。 40の国際ファッションeコマースプラットフォームから271,700の製品データセットを使用して、テキスト機能(RoBERTa)、ビジュアル機能(ViT)、共同ビジョン言語表現(CLIP)を統合する。 動的マスキングによって強化された階層構造内の早期・後期・注意に基づく融合戦略について検討し,分類学的整合性を確保する。 以上の結果から,MLPをベースとした遅延核融合法によりCLIPの埋め込みは最も高い階層的F1 (98.59\%) を達成し,非経時的ベースラインを上回った。 さらに,SimCLR, UMAP, カスケードクラスタリングを用いて, クラスタ純度が86\%を超える新たな細粒度カテゴリ (例えば ``Shoes'' のサブタイプ) を発見した。 複雑なレイトフュージョン手法は、多様なトレーニングデータで精度を最大化し、単純なアーリーフュージョン手法は、見当たらないプラットフォームにより効果的に一般化する。 最後に、EURWEBの商用トランザクションインテリジェンスプラットフォームに2段階の推論パイプラインを介し、軽量なRoBERTaステージとGPUアクセラレーションされたマルチモーダルステージを組み合わせて、コストと精度のバランスをとることにより、フレームワークの産業的スケーラビリティを実証する。

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