Vi inför en hierarkisk Bayesiansk strategi för att ta itu med det utmanande problemet med storleksrekommendationer inom e-handel. Vår strategi tillsammans modellerar en storlek köpt av en kund, och dess möjliga retur händelse: 1. ingen avkastning, 2. returnerade för liten 3. returnerade för stor. Dessa händelser ritas efter en multinomal fördelning parameteriserad på den gemensamma sannolikheten för varje händelse, byggd efter en hierarki som kombinerar tidigare. En sådan modell gör det möjligt för oss att införliva utökad domänkompetens och artikelegenskaper som förkunskaper, vilket i sin tur gör det möjligt för de underliggande parametrarna att framträda tack vare tillräckliga data. Experiment presenteras på verkliga (anonymiserade) data från miljontals kunder tillsammans med en detaljerad diskussion om effektiviteten i ett sådant tillvägagångssätt inom ett storskaligt produktionssystem.
I REF föreslår författarna en hierarkisk Bayesiansk strategi för personlig storleksrekommendation.
A Hierarchical Bayesian Model for Size Recommendation in Fashion
{'venue': 'In: Proceedings of the 12th ACM Conference on Recommender Systems. ACM, 2018. S. 392-396', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}