广告

朝着循环用户在线时装尺寸推荐，具有低认知负载

会议论文
首先在线：
  • 81.下载
的一部分电气工程讲义书系列（LNEE，第734卷）

抽象的

电子商务时装平台面临的主要挑战之一是推荐客户合适的尺寸和适合时尚服装。在这项工作中，我们深入研究了这个主题，并展示了其各种复杂性，特别是在没有针对特定客户提供订单历史的挑战性的冷启动问题上。我们展示了通过涉及循环中的客户获得的数据的多方图值，并展示如何允许有效的冷启动推荐系统。我们通过对现实世界电子商务场景中的数十万客户和物品进行详细的实验来突出显示我们的研究结果。此外，还提供了在推荐人的有效性与客户经验之间调查权衡的结果和讨论，以实现具有低用户认知负荷的准确解决方案。

这是订阅内容的预览，登录检查访问。

参考

  1. 1。
    尺寸图表https://www.adidas.com.sg/help-topics-size_charts.。访问2020年1月13日
  2. 2。
    一个尺寸无限制。https://time.com/how-to-fix-vanity -sizing。访问2020年1月28日
  3. 3.
    Y元，​​HUH J-H（2018）布尺寸编码和尺寸推荐系统适用于个人尺寸自动提取和布料购物中心。Mue / Futuretech 725-731谷歌学术
  4. 4.
    标志性。https://www.theiconic.com。基于客户的大小建议可以在产品详细信息页面上访问。访问2019年11月11日
  5. 5。
    asos。https://www.asos.com.。基于客户的大小建议可以在产品详细信息页面上访问。访问2019年11月11日
  6. 6。
    关于你（2019）https://corporate.aboutyou.de/en/。基于客户的大小建议可以在产品详细信息页面上访问。访问2019年11月11日
  7. 7。
    Thalmann Nadia，Kevelham Bart，Volino Pascal，Kasap Mustafa，Lyard Etienne（2011）3D基于Web的虚拟尝试物理模拟衣服。comput-aid des appl 8:01谷歌学术
  8. 8。
    Surville J，Moncoutie T（2013）3D虚拟试验：中央舞台上的头像。在：第4届3D国际3D型扫描技术会议的会议记录，2013谷歌学术
  9. 9。
    彭F，al-Saygh M（2014）在线时尚的个性化尺寸建议。在：2014年中欧大众定制和个性化国际会议的诉讼程序谷歌学术
  10. 10。
    Januszkiewicz M，Parker C，Hayes S，Gill S（2017）在线虚拟配合尚未适合：分析时尚电子商务界面。在：第8届国际会议和3D身体扫描和加工技术展览会，2017年第210-217号PP 210-217谷歌学术
  11. 11.
    Sembium V，Rastogi R，Saroop A，Merugu S（2017）推荐给客户的产品规模。在：第11张ACM会议关于推荐制度的诉讼程序。ACM，2017.谷歌学术
  12. 12.
    Sembium V，Rastogi R，Tekumalla L，Saroop A（2018）产品尺寸建议的贝叶斯型号。在：2018年2018年世界范围会议的会议记录，2018年谷歌学术
  13. 13。
    GuigourèsR，Ho Yk，Koriaggin E，Sheikh As，Bergmann U，Shirvany R（2018）时尚推荐的分层贝叶斯模型。在：第12届ACM会议上关于推荐制度的会议。ACM，2018谷歌学术
  14. 14。
    G. Mohammed Abdulla和Sumit Borar。时尚电子商务规模推荐系统。在KDD机器学习研讨会符合时尚，2017年谷歌学术
  15. 15.
    Dogani K，Tomassetti M，Vargas S，ChamberLain BP，De CNUDDE S（2019）学习嵌入式产品尺寸建议。在：2019年电子商务局议员的Sigir 2019年讲习班谷歌学术
  16. 16。
    Sheikh A-S，GuigourèsR，Koriaggin E，Ho Yk，Shirvany R，Vollgraf R，Bergmann U（2019）一种预测尺寸和适合时尚电子商务的深层学习系统。在：第13届推荐系统会议上的诉讼程序。ACM，2019年谷歌学术
  17. 17。
    Karessli N，GuigourèsR，Shirvany R（2019）Sizenet：弱监督视觉尺寸的学习，适合时尚形象。在IEEE计算机视觉和模式识别研讨会，CVPR研讨会2019年 谷歌学术
  18. 18。
    Weidner N（2010）虚荣大小化，身体形象和购买行为：仔细看看衣服标签不准确的影响。博士，密歇根大学东部，2010年谷歌学术
  19. 19。
    Shi Y，Larson M，Hanjalic A，超出用户项目矩阵的协同过滤：对艺术状态和未来挑战的调查。ACM计算SURV 47（1）：3：1-3：45谷歌学术
  20. 20。
    Shuai Z，Lina Y，Aixin S，Yi T（2019）基于深度学习的推荐系统：调查和新的观点。ACM计算SURV 52（1）谷歌学术
  21. 21。
    Yi X，Hong L，Zhong E，Liu Nn，Rajan S（2014）外面点击：Delly Time Dights进行个性化。在第8届ACM会议上的薪酬答复，Recsys'14，PP 113-120，纽约，纽约，美国，2014年。ACM谷歌学术
  22. 22。
    Catherine R，Cohen W（2016）使用知识图表的个性化建议：概率逻辑编程方法。在：第10届ACM会议关于推荐人系统，Recsys'16，PP 325-332，纽约，纽约，美国，2016年谷歌学术
  23. 23。
    Pazzani MJ，Billsus D（2007）基于内容的推荐系统。在：Adaptive Web，PP 325-341。beplay登入兴趣者谷歌学术
  24. 24。
    Misra R，WAN M，McAuley J（2018）在公制空间中分解产品尺寸建议的FIT语义。在：第12届ACM会议上推荐系统会议，RECSYS'18，PP 422-426。ACM，2018谷歌学术
  25. 25。
    Singh L，Singh S，Arora S，Borar S（）一个嵌入所有。Cor，ABS / 1906.12120,2019谷歌学术
  26. 26。
    谢连伊·艾，波普索尔A，UNGAR LH，Pennock DM（2002）冷启动建议的方法和指标。在：第25国际ACM Sigir关于关于信息检索的研究和开发会议的讨论，第253-260页。ACM，2002.谷歌学术
  27. 27。
    Lasserre J，Sheikh As，Koriaggin E，Bergmann U，Vollgraf R，Shirvany R（2020）Meta-Learning，以时尚的尺寸和适合推荐。在：2020年暹罗国际数据挖掘国际会议议程，PP 55-63,01 2020谷歌学术
  28. 28。
    Pavlakos G，Zhu L，周X，Daniilidis K（2018）学习从单个彩色图像估计3D人的姿势和形状。在：2018年计算机视觉和模式识别的IEEE会议的诉讼程序谷歌学术
  29. 29。
    Bogo F，Kanazawa A，Lassner C，Gehler P，Romero J，Black J（2016）保持SMPL：从单个图像自动估计3D人类姿势和形状。在：计算机愿景 - 2016年ECCV，计算机科学的讲义。beplay登入Springer International Publishing，2016年10月谷歌学术

版权信息

©作者，根据斯普林斯自然瑞士股份有限公司的独家许可beplay登入

作者和附属机构

  1. 1。Zalando SE柏林德国

个性化的建议

引用纸

购买选项