面向个性化的产品特征刻画：从非结构化数据中学习属性以推荐时尚产品

本文描述了一种解决电子商务中一系列常见挑战的方案，这些挑战源于新产品不断被添加到目录中。这些挑战涉及恰当地实现客户体验个性化、预测需求以及规划产品范围。我们论证了解决所有这些问题的基础是获得关于每件产品一致且详细的信息，而鉴于供应商和产品类型的多样性，这类信息很少能获得或保持一致。我们详细描述了全球最大的时尚电子商务零售商之一 ASOS 为解决此问题而实施的架构和方法。随后，我们展示了如何利用对产品的这种定量理解，在混合推荐系统方法中改进推荐。