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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

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

https://arxiv.org/pdf/2403.16135.pdf
Complementary Recommendation in E-commerce

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。
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