Temu's Aggressive Pricing Strategy and Expansion into the U.S. E-commerce Market
Temu, a Chinese e-commerce company, is aggressively expanding into the U.S. market by offering extremely low prices, enabled by its deep pockets and unique business model.
Anreicherung der Einkaufshistorie von Nutzern: Stärkung des E-Commerce durch ein hierarchisches Empfehlungssystem
Ein hierarchisches Empfehlungssystem, das die Einkaufshistorie der Nutzer anreichert, um genauere Produktempfehlungen zu geben.
Leveraging BERT and Nearest Neighbor Algorithms for Personalized E-commerce Product Recommendations
A personalized recommendation system leveraging BERT and nearest neighbor algorithms to enhance the browsing experience and reduce environmental impact on the eBay e-commerce platform.
MetaSplit: Meta-Split Network for Limited-Stock Product Recommendation
Die Meta-Split-Netzwerk (MSN) Methode verbessert die CTR-Vorhersagen für begrenzte Lagerprodukte in C2C-E-Commerce-Plattformen.
MetaSplit: Meta-Split Network for Limited-Stock Product Recommendation
MSNet improves CTR prediction for limited-stock products in C2C e-commerce.
Neuer Ansatz zur Generierung personalisierter E-Commerce-Banner durch Verknüpfung von Text-zu-Bild und großen Sprachmodellen
Automatisierte Generierung von hochwertigen, personalisierten Web-Bannern durch die Verwendung von Text-zu-Bild-Modellen und großen Sprachmodellen.
Multimodaler In-Context-Tuning-Ansatz für die Generierung von E-Commerce-Produktbeschreibungen
Multimodaler In-Context-Tuning-Ansatz verbessert die Genauigkeit und Vielfalt von Produktbeschreibungen in E-Commerce.
Analyse der Robustheit von E-Commerce-Ranking-Systemen
E-Commerce-Ranking-Systeme zeigen oft inkonsistente Ergebnisse für semantisch identische Anfragen, was auf mangelnde Robustheit hinweist.
Generierung von personalisierten Feeds in Echtzeit mit vorbereiteten Einbettungssimilaritäten
Effiziente Generierung von personalisierten Feeds in Echtzeit durch vorbereitete Einbettungssimilaritäten.
Kontrastives Pre-Training für tiefes Verständnis von Sitzungsdaten
Die vorgeschlagene Methode des kontrastiven Pre-Trainings verbessert die Erfassung komplexer Beziehungen in E-Commerce-Sitzungsdaten.
© 2024 by Linnk AI