基于深度学习的大规模电商视觉推荐与搜索
计算机视觉与模式识别
2017-03-08 v1
摘要
本文提出一种统一的端到端方法，用于构建面向电子商务的大规模视觉搜索与推荐系统。以往工作孤立地解决这些问题。我们认为通过共同处理它们可以获得更有效且优雅的解决方案。我们提出一种称为 VisNet 的统一深度卷积神经网络架构，用于学习嵌入以在多种语义粒度上捕捉视觉相似性的概念。通过在 Exact Street2Shop 数据集上与最先进方法进行比较，我们证明了我们的方法在图像检索任务上的优越性。随后，我们分享了在将模型部署到 Flipkart（印度最大的电子商务公司）以支持 50M 产品目录中的视觉推荐、每秒支持 2K 查询时所做出的设计决策与权衡。我们解决方案的部署已产生了显著的商业影响，这通过转化率得以衡量。
引用
@article{arxiv.1703.02344,
title = {Deep Learning based Large Scale Visual Recommendation and Search for E-Commerce},
author = {Devashish Shankar and Sujay Narumanchi and H A Ananya and Pramod Kompalli and Krishnendu Chaudhury},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.02344},
year = {2017}
}