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J-GLOBAL ID：202202245094453054   整理番号：22A1104874

マルチチャネル小売における推薦のためのユーザ行動からの理解と学習【JST・京大機械翻訳】

Understanding and Learning from User Behavior for Recommendation in Multi-channel Retail

著者 (1件)： Ariannezhad Mozhdeh (AIRLab, University of Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13186  ページ： 455-462  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オンラインショッピングはますます人気がある。物理的店舗を有する伝統的小売業者は,顧客をオンラインで,オフライン,すなわち,インストアにショップすることを可能にして,この傾向に調整する。ますます,顧客は複数のショッピングチャネルにわたって製品を借り,購入する。顧客行動が多重ショッピングチャネルのアベイラビリティにどのように関連するかを理解することは,推薦や購入予測のような多くの下流機械学習タスクのための重要な必要条件である。しかし,この領域における以前の研究は,単一チャネル挙動のみの解析に限定されている。このプロジェクトでは,まず,オンラインとオフライン挙動の類似性と相違のより良い理解を提供する。さらに,マルチチャネルコンテキストにおける次のバスケット推薦タスクを検討し,その目標は,顧客経験を強化するために,豊富なクロスチャネルユーザ行動データを活用することができる推薦アルゴリズムを構築することである。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 行動 ,  購買 ,  顧客 ,  経験 ,  *小売 ,  アベイラビリティ ,  多重化 ,  商店建築 ,  必要条件 ,  挙動 ,  チャネル ,  機械学習
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 ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 市場調査,広告  (KA06030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチチャネル ,  小売 ,  推薦 ,  ユーザ行動 ,  理解 ,  学習