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J-GLOBAL ID：202002282439748939   整理番号：20A2461775

大規模Eコマース推進におけるマルチチャネル販売者交通配分【JST・京大機械翻訳】

Multi-Channel Sellers Traffic Allocation in Large-scale E-commerce Promotion

著者 (8件)： Xin Shen (Nanyang Technological University, Singapore, Singapore) ,  Ye Yizhou (Alibaba Group, Hangzhou, China) ,  Ester Martin (Simon Fraser University, Burnaby, Canada) ,  Long Cheng (Nanyang Technological University, Singapore, Singapore) ,  Zhang Jie (Nanyang Technological University, Singapore, Singapore) ,  Li Zhao (Alibaba Group, Hangzhou, China) ,  Yuan Kaiying (Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Li Yanghua (Alibaba Group, Hangzhou, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： CIKM ’20  ページ： 2845-2852  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 二重11およびブラックフリデイのような大規模オンライン促進は,今日,電子商取引プラットフォームにとって大きな価値を持つ。3つの制限による促進シナリオにおいて,大域的なGross Merchandise Volum(GMV)を最大化することを目標として,伝統的な方法は成功していない。第1は,売り手のGMVが毎日のシナリオから促進へと大きく変化することである。第2に,これらの方法は促進における爆発的要求を考慮しないので,消費者は売り手の限られた能力のためにいくつかの一般的なアイテムを購入することができなかった。第3に,売り手上の交通分布は,異なるチャネルにおける発散を示し,従って,商業価値を創造する際に最適から遠い従来の単一チャネル法の性能をレンダリングする。これらの問題に取り組むために,大域的GMVに関する最適ページビュー(PV)分布を得るために,マルチチャネルサーバトラフィック割当(MCSTA)最適化モデルを設計した。次に,MCSTAを解くために,多目的最短距離(MOSD)ハイパーパラメータチューニング方式による一般的制約非平滑凸最適化解法を提案した。これは,大規模オンライン促進のシナリオにおいてこの問題を系統的に扱う最初の研究である。経験的結果は,MCSTAが,世界最大のオンライン販売イベントの1つである,Alibabaの”Global Shoping Festival”の間のA/B試験に基づいて,1.1%のGMVの顕著な改善を達成することを示した。さらに,著者らは,MCSTAが電子商取引およびオンライン enter楽サービスにおいて広く適用され得ることを示すために,日常的促進およびビデオライブストリームサービスを含む,他の一般的なシナリオにおいてMCSTAを配備した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 消費者 ,  *交通量配分 ,  録画装置 ,  チャネル ,  レンダリング ,  *電子商取引
準シソーラス用語： オンラインショッピング ,  マルチチャネル ,  凸最適化 ,  最適化モデル ,  オンライン ,  ページビュー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 電子商取引 ,  マルチチャネル販売者交通配分 ,  オンライン推進 ,  オンラインショッピング

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大規模 ,  Eコマース ,  推進 ,  マルチチャネル ,  販売者 ,  交通配分