E-commerce Complementary Recommendation: Definition, Approaches, and Future Directions

Core Concepts

Complementary recommendation in e-commerce involves modeling relationships between products to enhance user experience and merchant sales.

Abstract

The content discusses the definition, modeling approaches, research significance, challenges, and contributions of complementary recommendations in e-commerce. It covers various scenarios, such as electronic platforms, sports apps, travel platforms, and takeaway services. The analysis includes diverse methods like product content-based learning, user purchase sequence-based learning, and product relationship graph-based learning.

• Introduction to complementary recommendation in e-commerce.
• Modeling simple and complex complementary relationships.
• Addressing challenges like data sources, focus areas, and limitations.
• Discussing the importance of complementary recommendations for merchants, users, and platforms.
• Providing insights on future research directions and prospects.

Stats

34の代表的な研究を比較して、製品間の補完関係をモデリングする方法について説明します。
機械学習とニューラルネットワーク技術が主に使用されます。

Quotes

Key Insights Distilled From

Complementary Recommendation in E-commerce

by Linyue Li,Zh... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16135.pdf

Deeper Inquiries

製品の補完関係に基づいた推奨システムは、どのようにユーザーエクスペリエンスと販売を向上させることができますか？

製品の補完関係に基づいた推奨システムは、ユーザーが購入した商品とそれに関連する他の商品を提案することで、ユーザー体験を向上させることができます。例えば、ユーザーがラップトップを購入した場合、マウスやキーボードなどの周辺機器を推薦することで、ユーザーが必要なアイテムを見つけやすくし、買い物体験を向上させます。このような個別化されたおすすめは、顧客満足度を高めるだけでなく、追加購入率や注文価値も増加させる効果があります。また、商人側では追加販売機会が増えるため売り上げも向上します。