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ACL超越研究数据集：工业场景下的新意图发现
本文提出了一种用于大型电子商务平台的意图发现流程改进方法，该方法利用了领域内数据的自我监督和弱监督预训练语言模型，以及利用现实生活数据的对话结构进行微调的最佳方法，并使用所有这些方法结合使用，使真实生活数据的使用比仅使用问题数据的 CDAC
PDFa year ago
基于顾客购物意图的个性化推荐学习
本文介绍了亚马逊的新系统，使用深度学习技术，将用户的在线行为映射到各种高水平购物意图，以个性化推荐，提高了推荐准确性和业务指标的 10％。
PDFa year ago
运用自然语言处理提升电子商务产品安全
该论文介绍了一种在电商平台中保证产品安全的机制，针对客户的投诉信息使用自然语言处理技术进行分析，将核心业务问题映射到监督文本分类问题，并通过关键绩效指标驱动的评估，最终使用 NLP 模型部署解决该问题。
PDF2 years ago
WWW用于触发型推荐中点击率预测的深度兴趣高亮网络
本文提出一种新的推荐问题，即可以明确引起用户瞬时兴趣的触发项，并根据其推荐相关的库存项。通过在真实的电子商务平台上的离线和在线评估，本研究证明了 Deep Interest Highlight Network (DIHN) 在 Trigge
PDF2 years ago
KDDPAM: 跨产品类别属性提取中的产品图像理解
本文提出了一个全面利用产品图像、光学字符识别（OCR）令牌和文本表示的、统一的属性提取框架，并通过训练解码器来预测产品类别和属性值，从而进一步扩展了该框架的能力。在包含多个产品类别和各种产品属性的电子商务平台上进行了评估，与仅使用文本特征的
PDF3 years ago
SIGIR通过强化机制设计加速电子商务中的代谢过程
该研究通过建立产品生命周期模型，采用强化学习方法和机制设计框架来优化电商平台的印象分配策略，并在一家大型电商平台的模拟环境中进行了验证实验，证实了该策略在短期和长期回报上都有显著提升。
PDF6 years ago