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零售产品分类：从概率排名到神经网络
数字市场的食品零售正在快速渗透，而关键是提供高质量数据以满足数字转型中的需求。该研究介绍了一种自动对不断变化的产品目录进行分类的解决方案，对比了不同方法，最终得出传统机器学习算法表现更好，但受评分排名方法紧随其后的结论。
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7 months ago
具有实例相关噪声的鲁棒性产品分类
本文研究了在电商商品大数据中存在的噪声标签及其对产品分类模型的影响，提出了一种基于实例依赖噪声的训练解决方案，在多个数据集及噪声方法上进行了实验，结果表明当噪声率不能忽略且数据分布高度倾斜时，分类任务的局限性。
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2 years ago
KDD
大规模产品分类与结构化 / 非结构化属性
本文研究了使用基于层次模型和平面模型的两个深度学习模型，以及结合结构化和非结构化特征的卷积滤波的新方法，以解决电子商务中几千个类别和数百万个产品的产品分类问题。
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5 years ago
不分类，翻译：通过机器翻译进行多级电子商务产品分类
本文提出了一种基于机器翻译的产品分类新范式，通过将产品的自然语言描述翻译成代表产品分类树中从根到叶子的路径的一系列标记，实现了比最先进的分类系统更好的预测准确性，并且可以在分类树中提出有意义的新路径，将其转换为有向无环图，从而有助于用户友好
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6 years ago
生成连接网络联合学习撰写和分类评论
通过使用递归神经网络模型，本文提供了一种生成个性化产品评论、分类和情感识别的方法。
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9 years ago
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