Machine Learning,Information Retrieval,یادگیری ماشین , بازیابی اطلاعات ,
توضیحات
Submitted 26 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: Accepted Extended Abstract for 3rd Workshop on End-End Customer Journey Optimization at KDD2024, Barcelona, Spain
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 26 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: انتزاعی پذیرفته شده برای 3 کارگاه آموزشی در بهینه سازی سفر مشتری پایان در KDD2024 ، بارسلونا ، اسپانیا
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
The rapid evolution of technology has transformed business operations and customer interactions worldwide, with personalization emerging as a key opportunity for e-commerce companies to engage customers more effectively. The application of machine learning, particularly that of deep learning models, has gained significant traction due to its ability to rapidly recognize patterns in large datasets, thereby offering numerous possibilities for personalization. These models use embeddings to map discrete information, such as product IDs, into a latent vector space, a method increasingly popular in recent years. However, e-commerce's dynamic nature, characterized by frequent new product introductions, poses challenges for these embeddings, which typically require fixed dimensions and inputs, leading to the need for periodic retraining from scratch. This paper introduces a modular algorithm that extends embedding input size while preserving learned knowledge, addressing the challenges posed by e-commerce's dynamism. The proposed algorithm also incorporates strategies to mitigate the cold start problem associated with new products. The results of initial experiments suggest that this method outperforms traditional embeddings.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
تکامل سریع فناوری ، عملیات تجاری و تعامل مشتری را در سراسر جهان دگرگون کرده است ، با این که شخصی سازی به عنوان فرصتی مهم برای شرکت های تجارت الکترونیکی برای مشارکت موثرتر مشتریان است.استفاده از یادگیری ماشین ، به ویژه مدل های یادگیری عمیق ، به دلیل توانایی آن در تشخیص سریع الگوهای در مجموعه داده های بزرگ ، کشش قابل توجهی به دست آورده است ، در نتیجه امکانات بی شماری برای شخصی سازی ارائه می دهد.این مدل ها از تعبیه ها برای ترسیم اطلاعات گسسته ، مانند شناسه های محصول ، در یک فضای بردار نهفته استفاده می کنند ، روشی که در سالهای اخیر به طور فزاینده ای محبوب است.با این حال ، ماهیت پویا تجارت الکترونیکی ، که با معرفی مکرر محصول جدید مشخص می شود ، چالش هایی را برای این تعبیه ها ایجاد می کند ، که به طور معمول به ابعاد و ورودی های ثابت نیاز دارند و منجر به نیاز به آموزش دوره ای از ابتدا می شوند.در این مقاله یک الگوریتم مدولار ارائه شده است که ضمن حفظ دانش آموخته شده ، اندازه ورودی را گسترش می دهد و به چالش های ناشی از پویایی تجارت الکترونیکی می پردازد.الگوریتم پیشنهادی همچنین شامل استراتژی هایی برای کاهش مشکل شروع سرما در ارتباط با محصولات جدید است.نتایج آزمایشات اولیه نشان می دهد که این روش از تعبیه سنتی بهتر است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
