Information Retrieval,Artificial Intelligence,Computer Vision and Pattern Recognition,بازیابی اطلاعات , هوش مصنوعی , چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی ,
توضیحات
Submitted 18 August, 2024; v1 submitted 3 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 10 pages, 6 figures, accepted by Recsys 2024 , MSC Class: 68T09 ACM Class: I.2.0
توضیحات به فارسی
ارائه شده در 18 اوت 2024 ؛V1 ارسال شده در 3 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: 10 صفحه ، 6 شکل ، پذیرفته شده توسط Recsys 2024 ، کلاس MSC: 68T09 کلاس ACM: I.2.0
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
In the realm of modern mobile E-commerce, providing users with nearby commercial service recommendations through location-based online services has become increasingly vital. While machine learning approaches have shown promise in multi-scene recommendation, existing methodologies often struggle to address cold-start problems in unprecedented scenes: the increasing diversity of commercial choices, along with the short online lifespan of scenes, give rise to the complexity of effective recommendations in online and dynamic scenes. In this work, we propose Scene-wise Adaptive Network (SwAN), a novel approach that emphasizes high-performance cold-start online recommendations for new scenes. Our approach introduces several crucial capabilities, including scene similarity learning, user-specific scene transition cognition, scene-specific information construction for the new scene, and enhancing the diverged logical information between scenes. We demonstrate SwAN's potential to optimize dynamic multi-scene recommendation problems by effectively online handling cold-start recommendations for any newly arrived scenes. More encouragingly, SwAN has been successfully deployed in Meituan's online catering recommendation service, which serves millions of customers per day, and SwAN has achieved a 5.64% CTR index improvement relative to the baselines and a 5.19% increase in daily order volume proportion.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در حوزه تجارت الکترونیکی مدرن تلفن همراه ، ارائه توصیه های خدمات تجاری در این نزدیکی از طریق خدمات آنلاین مبتنی بر مکان به طور فزاینده ای بسیار مهم شده است.در حالی که رویکردهای یادگیری ماشین در توصیه های چند صحنه نوید نشان داده اند ، روشهای موجود اغلب برای رفع مشکلات سرد در صحنه های بی سابقه تلاش می کنند: تنوع روزافزون انتخاب های تجاری ، همراه با طول عمر آنلاین کوتاه صحنه ها ، پیچیدگی مؤثر را ایجاد می کندتوصیه ها در صحنه های آنلاین و پویا.در این کار ، ما شبکه تطبیقی صحنه ای (SWAN) را پیشنهاد می کنیم ، یک رویکرد جدید که بر توصیه های آنلاین با کارایی بالا برای صحنه های جدید تأکید دارد.رویکرد ما چندین قابلیت مهم را معرفی می کند ، از جمله یادگیری شباهت صحنه ، شناخت انتقال صحنه خاص کاربر ، ساخت اطلاعات خاص صحنه برای صحنه جدید و تقویت اطلاعات منطقی واگرا بین صحنه ها.ما پتانسیل SWAN را برای بهینه سازی مشکلات توصیه های چند صحنه پویا با استفاده از توصیه های سرد آنلاین برای هر صحنه تازه وارد نشان می دهیم.دلگرم کننده تر ، SWAN با موفقیت در سرویس توصیه های پذیرایی آنلاین Meituan مستقر شده است ، که روزانه میلیون ها مشتری را ارائه می دهد ، و SWAN به بهبود شاخص 5.64 ٪ CTR نسبت به خطوط پایه و افزایش 5.19 ٪ در نسبت حجم سفارش روزانه رسیده 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
