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J-GLOBAL ID：202102215076372601   整理番号：21A0539436

Bi-Rank:商品選択のための新しい双方向ランキング法【JST・京大機械翻訳】

Bi-Rank: A New Bi-Directional Ranking Method for Goods Selection

著者 (3件)： Wang Yuan (Peking University,Beijing,China) ,  Xiao Yang (Peking University,Beijing,China) ,  Qiu Jiefan (Zhejiang University of Technology,Hangzhou,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CAC  ページ： 7566-7569  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  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： 商品選択は,市販品と陸棚の正しい商品の選択のような電子商取引プラットフォームが直面する典型的な日常である。本論文では,学習ツーランクタスク(LTR)に,商品選択問題を変換した。頭部部と尾部部を別々にランク付けする代わりに,このタスクを解くために,Bi-Rankと略称したBi-方向Rankingモデルを提案した。Bi-Rankは,NDCGの改良型版であるNDCG PLUSと呼ばれるカスタマイズ損失関数/測定に依存する。NDCG PLUSは,全ランキング損失におけるテール部分のランキング損失を組み入れる。さらに,Bi-Rankモデルは,ヘッドとテールのバランスをとるために,異なるサイズと重量を選ぶことができる。また,設計スイッチをターンオフすることにより,二重エンドからシングルエンドにダウングレードダウンし,手動で変化するアイテムのラベルの自明なプロセスを避けることができる。実験は,Bi-Rankモデルが,収集の頭部部分に関して良い十分なランキング結果を達成することができることを示して,一方,出力は,特に尾部を最適化するモデルと比較して,テール部分に関して類似したランキング結果をもたらした。さらに,このBi-Rankモデルは,非常に柔軟で,効率的で,使用が容易である。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *学習 ,  損失関数 ,  大陸棚 ,  選択問題 ,  等級づけ ,  カスタム化 ,  電子商取引

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： Bi ,  RANK ,  商品 ,  双方向 ,  ランキング