在电商平台中使用产品图对搜索结果进行分组
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2021-09-21 v1 机器学习
摘要
向用户展示相关搜索结果是任何搜索系统的主要挑战。Walmart 电商为其客户提供全渠道搜索平台，以从数百万商品中进行搜索。该搜索平台以文本查询为输入，并展示目录中的相关条目。主要挑战之一是这些查询难以理解，因为在许多情况下包含多重意图。本文提出一种框架，将搜索结果分组为多个排序列表，旨在提供更好的用户意图满足。该框架构建具有产品实体间关系的产品图，并利用它将搜索结果分组为一系列栈，其中每个栈基于精确意图提供一组条目。例如，对于查询“milk”，结果可被分组为“white milk”“low-fat milk”“almond milk”“flavored milk”等多个栈。我们通过评估该算法在搜索质量相关性及加购(Add-To-Cart)等用户行为信号方面如何改善用户体验来衡量其影响。
引用
@article{arxiv.2109.09349,
title = {Grouping Search Results with Product Graphs in E-commerce Platforms},
author = {Suhas Ranganath and Shibsankar Das and Sanjay Thilaivasan and Shipra Agarwal and Varun Shrivastava},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.09349},
year = {2021}
}