本論文では、従来のeコマース商品分類システムと個人向け推奨システムの仕組みを比較分析している。個人向け推奨システムは、eコマース、コンテンツ情報、メディアなどの分野で重要な役割を果たしており、データプライバシー、アルゴリズムバイアス、スケーラビリティ、コールドスタート問題などの課題にも取り組んでいる。
具体的には、eBay向けのBERTモデルと最近傍アルゴリズムを使ったパーソナライズ推奨システムを提案している。手動評価の結果、ユーザーの購買履歴に合致した製品が推奨されており、操作性とスケーラビリティも確認された。
このように、パーソナライズ推奨システムは、ユーザー体験の向上と企業の収益向上に大きな効果を発揮する重要な技術となっている。今後、データプライバシーやアルゴリズムの公平性などの課題にも取り組みながら、さらなる発展が期待される。
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by Kangming Xu,... klokken arxiv.org 03-29-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.19345.pdfDypere Spørsmål