レコメンダーシステムにおける顧客価格選好と製品利益の役割の調査【JST・京大機械翻訳】

Kompan Michal; Gaspar Peter; Macina Jakub; Cimerman Matus; Bielikova Maria

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209656150336 整理番号：22P0303291

レコメンダーシステムにおける顧客価格選好と製品利益の役割の調査【JST・京大機械翻訳】

Exploring Customer Price Preference and Product Profit Role in Recommender Systems

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発行年： 2022年03月13日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月13日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

推薦者システム領域におけるほとんどの研究は,平均精度(MAP)またはRecallのような歴史的データに基づく計量の最適化に焦点を合わせている。しかし,ビジネスのための主要な主要性能指標(KPI)が収入と利益であるので,研究と産業の間にはギャップがある。本論文では,推薦システムの利益認識を操作するインパクトを検討した。平均電子商取引ビジネスは,通常,複雑な推薦者アルゴリズムを利用しない。スコアベース推薦システムに対する予測ランキングの調整を提案し,ファッションドメインからの2つの産業データセットに対する利益と顧客価格選択の影響を調べた。実験では,精度と生成された推奨の利益の両方を改善する能力を示した。そのような成果は,e-コマースが利益を増やし,顧客がより貴重な推薦を得るとき,win-win状況を表す。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , その他の情報処理 , マーケティング

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