UNDR：电子商务中用户需求驱动的商品排序
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2023-02-14 v1
摘要
在线零售商通常向客户提供大量可供筛选和浏览的商品。商品列出的顺序取决于在线商店所采用的排序算法。最先进的排序方法较为复杂，并借鉴许多不同的信息，例如用户查询与意图、商品属性、流行度、时效性、评论或购买记录。然而，融合用户生成数据（如点击率数据、用户评分或评论）的方法不利于尚未被客户评分的新商品。因此我们提出用户需求驱动排序（UNDR）方法，该方法通过利用面 popularity 与面取值 popularity 来考虑显式客户需求。作为一种不依赖购买后评分或评论的以用户为中心的方法，我们的方法绕过了冷启动问题，同时仍反映普通客户的需求。在两项初步用户研究中，我们将我们的排序方法与基于评分的排序基线进行比较。我们的发现表明，我们提出的方法生成的排序比基线显著更好地契合当前客户需求。然而，更细粒度的使用特定排序并未进一步改善排序。
引用
@article{arxiv.2302.06398,
title = {UNDR: User-Needs-Driven Ranking of Products in E-Commerce},
author = {Andrea Papenmeier and Daniel Hienert and Firas Sabbah and Norbert Fuhr and Dagmar Kern},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.06398},
year = {2023}
}