亚博买球app官网|网购时,为什么人们总买自己本来不想买的东西?

By admin in 互联网 on 2021年6月25日

本文摘要:为什么人们不卖与自己购物搜索预期不同的东西呢?

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为什么人们不卖与自己购物搜索预期不同的东西呢? 这是个有点想法的问题。Alexa购物团队管理搜索功能的高级经理Liane Lewin-Eytan在自己的博客中进行了说明。例如,人们向Alexa发出搜索指令,通过购物搜索算法,Alexa最后无法选择某些产品。

满足用户市场需求的产品可以解释为“相关产品”。而且,这些“产品相关”的结尾显示了人工注释者的识别。简单来说,人工注解者标记有符合用户期望的相关产品,其他产品标记没有相关产品。有趣的是,亚马逊方面最近发现用户不与标注者无关的产品联系。

我推荐个例子。人工评注者不是将“汉堡包销售”的词条与“汉堡包机”联系,而是与汉堡包产品联系,亚马逊销售了看起来与接受“汉堡包销售”指令的用户有关的汉堡包机,并确定了(公众号:)录:上图是从Amazon亚马逊对用户这种不道德的分类,第一个需要销售与产品无关的东西。就像之前推荐的汉堡机的例子。

第二个是与产品无关的“对话”,例如将产品添加到购物车或与其他用户共享产品。亚马逊的研究表明,在面对销售量低或更便宜的产品时,用户很可能不销售产品。

另外,比起美容产品和杂货产品的类别,在玩具和数字产品等类别销售与产品无关的东西的可能性更高。为了进一步理解用户的这种不道德行为,亚马逊的研究者有很多希望。首先,研究小组用统计资料的方法鉴定长短不同的关键词的检索结果。根据研究,与中等长度的检索关键词相比,用末尾/比较冗馀的关键词进行检索的用户在购买决定方面更灵活。

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另一个实验中,研究者用于完全相同的1500个探索,训练三种不同的机器学习模式:一种自学最大化相关性,二种自学最大化销售水平,三种自学仅次于参加水平。在此基础上,亚马逊建立了两个融合模型。一个融合了关联模式和参与模式,另一个融合了关联模式和销售模式。

也可以为每个融合模型展开调整,以为构成该模型的两个模型的输入分配不同的权重。例如,在关联销售的融合模型中,如果将关联和销售水平的权重分别设定为1和0,则该融合模型只生成关联模型输入。

如果将融合模型的权重设定为0.5,则无法获得两个模型输入的均匀分布混合。对于这两种融合模型,亚马逊设定了一系列的权重,并绘制了结果。因此,在上图右图中,关联性和销售水平/参加水平之间没有权衡:提高或减少关联性不会影响销售水平/参加水平的表现。

亚马逊回答说,如果搜索结果不能满足顾客的市场需求,但看起来有关系,顾客有可能破解这一严重不足,允许。同时,销售水平/参与水平代表更主观的关联性类型,人工评注者可能无法评价这种关联性,无法介绍令人满意的产品。

现在,亚马逊用于评价关联性和销售/参与水平之间的权衡的模型非常硬,更简单强大的机器学习模型,特别是如果被具体训练来评价关键词的长度、价格、间接关系等确认要素,就会取得更好的结果亚马逊了解到,在2月召开的ACM Web搜索和数据挖掘会议上,将进一步展示这项研究的成果。原创文章,发布许可禁令刊登。以下,听取刊登的心得。

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