論文の概要: Progressive Refinement of E-commerce Search Ranking Based on Short-Term Activities of the Buyer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.13037v1
- Date: Mon, 15 Dec 2025 07:07:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.56246
- Title: Progressive Refinement of E-commerce Search Ranking Based on Short-Term Activities of the Buyer
- Title（参考訳）: 買い手の短期活動に基づくeコマース検索ランキングの段階的リファインメント
- Authors: Taoran Sheng, Sathappan Muthiah, Atiq Islam, Jinming Feng,
- Abstract要約: 本研究では,現在の文脈に基づいて,eコマースの検索結果を適応するための体系的なアプローチを提案する。
基礎的な手法から始めて、より文脈的な情報や最先端の技術をインクリメンタルに取り入れて、検索結果を改善する。
以上の結果から,単純な自己回帰的特徴から高度なシーケンスモデルに至るまで,この漸進的な拡張がランサー性能を著しく向上させることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8986796884429726
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In e-commerce shopping, aligning search results with a buyer's immediate needs and preferences presents a significant challenge, particularly in adapting search results throughout the buyer's shopping journey as they move from the initial stages of browsing to making a purchase decision or shift from one intent to another. This study presents a systematic approach to adapting e-commerce search results based on the current context. We start with basic methods and incrementally incorporate more contextual information and state-of-the-art techniques to improve the search outcomes. By applying this evolving contextual framework to items displayed on the search engine results page (SERP), we progressively align search outcomes more closely with the buyer's interests and current search intentions. Our findings demonstrate that this incremental enhancement, from simple heuristic autoregressive features to advanced sequence models, significantly improves ranker performance. The integration of contextual techniques enhances the performance of our production ranker, leading to improved search results in both offline and online A/B testing in terms of Mean Reciprocal Rank (MRR). Overall, the paper details iterative methodologies and their substantial contributions to search result contextualization on e-commerce platforms.
- Abstract（参考訳）: 電子商取引では、検索結果を購入者の即時ニーズや嗜好と整合させることは、特に購入者のショッピングジャーニーを通じて、閲覧の初期段階から購入決定や、ある意図から別の目的へと移行していく際に、検索結果を適応させることにおいて重要な課題となる。
本研究では,現在の文脈に基づいて,eコマースの検索結果を適応するための体系的なアプローチを提案する。
基本手法から始めて、より文脈的な情報や最先端の手法をインクリメンタルに取り入れて、検索結果を改善する。
検索結果ページ(SERP)に表示される項目にこの進化する文脈的枠組みを適用することで、購入者の興味や現在の検索意図とより緊密に検索結果を整列する。
以上の結果から,単純なヒューリスティックな自己回帰機能から,高度なシーケンスモデルに至るまで,この漸進的な拡張により,ローダ性能が大幅に向上することが示唆された。
文脈的手法の統合により、生産ランク装置の性能が向上し、平均相互ランク(MRR)の観点から、オフラインおよびオンラインA/Bテストの検索結果が改善される。
本論文は,eコマースプラットフォーム上での検索結果の文脈化に対する反復的方法論とその実質的な貢献について詳述する。
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