Intelligent Classification and Personalized Recommendation of E-commerce Products Based on Machine Learning

要約

インターネットの急速な進化と情報の急激な増加に伴い、ユーザーは情報過多と選択の難問に直面しています。
パーソナライズされた推奨システムは、ユーザーが自分の好みや要件に合わせて情報をフィルタリングして選択できるようにすることで、この負担を軽減する上で極めて重要な役割を果たします。
このようなシステムは、ユーザー エクスペリエンスと満足度を向上させるだけでなく、ユーザー エンゲージメント、販売、広告の効果を強化する機会を企業やプラットフォームに提供します。この論文では、従来の電子商取引商品分類システムとパーソナライズされた推奨システムの運用メカニズムの比較分析を行います。
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電子商取引、コンテンツ情報、メディア領域にわたるパーソナライズされたレコメンデーション システムの重要性と応用について概説します。
さらに、データ プライバシー、アルゴリズムのバイアス、スケーラビリティ、コールド スタート問題など、電子商取引におけるパーソナライズされたレコメンデーション システムが直面する課題についても掘り下げています。
これらの課題に対処する戦略が明らかにされます。続いて、この論文では、BERT モデルと最近隣アルゴリズムを活用し、特に eBay 電子商取引プラットフォームの緊急性に対処するために調整された、パーソナライズされた推奨システムの概要が説明されています。
この推奨システムの有効性は手動評価によって実証されており、システムの操作性と拡張性を確保するために、実用的なアプリケーションの操作ガイドと構造化された出力推奨結果が提供されます。

要約(オリジナル)

With the rapid evolution of the Internet and the exponential proliferation of information, users encounter information overload and the conundrum of choice. Personalized recommendation systems play a pivotal role in alleviating this burden by aiding users in filtering and selecting information tailored to their preferences and requirements. Such systems not only enhance user experience and satisfaction but also furnish opportunities for businesses and platforms to augment user engagement, sales, and advertising efficacy.This paper undertakes a comparative analysis between the operational mechanisms of traditional e-commerce commodity classification systems and personalized recommendation systems. It delineates the significance and application of personalized recommendation systems across e-commerce, content information, and media domains. Furthermore, it delves into the challenges confronting personalized recommendation systems in e-commerce, including data privacy, algorithmic bias, scalability, and the cold start problem. Strategies to address these challenges are elucidated.Subsequently, the paper outlines a personalized recommendation system leveraging the BERT model and nearest neighbor algorithm, specifically tailored to address the exigencies of the eBay e-commerce platform. The efficacy of this recommendation system is substantiated through manual evaluation, and a practical application operational guide and structured output recommendation results are furnished to ensure the system’s operability and scalability.

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