KDDMar, 2024

时尚电商中的多模态端到端产品匹配

TL;DR在线市场与电子商务公司中,产品匹配是识别同一产品不同表示以提高可发现性、整理性和定价性的重要能力。我们在一个行业环境中提出了一个强大的多模态产品匹配系统,其中大规模的数据集、数据分布转移和未知领域带来了挑战。我们比较了不同的方法,并得出结论,通过预先训练的图像和文本编码器的相对简单的投影,通过对比学习进行训练,可以在成本和性能方面取得最新的结果。我们的解决方案优于单模态匹配系统和大规模预训练模型,例如 CLIP。此外,我们展示了如何将人机协作过程与基于模型的预测相结合,实现在生产系统中接近完美的精度。