E-post är ett av de viktigaste kommunikationsverktygen idag, men e-post överbelastning till följd av det stora antalet oviktiga eller irrelevanta e-postmeddelanden orsakar biljoner-nivå ekonomi förlust varje år. Således personliga e-prioritering algoritmer är av brådskande behov. Trots många tidigare ansträngningar på detta ämne, sända e-post, en viktig typ av e-post, förbises i tidigare litteratur. Sändning e-post skiljer sig avsevärt från vanliga e-postmeddelanden, införa både nya utmaningar och möjligheter. Å ena sidan, brist på verkliga avsändare och begränsade användarinteraktioner ogiltigförklara de nyckelfunktioner som utnyttjas av traditionella e-postprioriteringsalgoritmer; å andra sidan, tusentals mottagare för en sändning e-post ger oss möjlighet att förutsäga betydelsen genom samarbetsfiltrering. Sändning e-post står dock inför ett allvarligt kallstartsproblem som hindrar den direkta tillämpningen av samarbetsfiltrering. I det här dokumentet föreslår vi det första ramverket för e-postprioritering genom att utforma en ny modell för aktivt lärande som tar hänsyn till samarbetsfiltrering, implicit feedback och tidskänslig respons i e-postsändningar. Vår metod utvärderas noggrant på en stor skala verkliga världen industriella dataset från Samsung Electronics. Vår metod är visat sig vara mycket effektiv och överträffar state-of-the-art personlig e-prioritering metoder.
Personlig e-postprioritering genom samarbetsfiltrering har också studerats för sända e-post REF, där förutsägelsen är baserad på feedback från en liten delmängd av mottagare av samma e-post.
Which to View: Personalized Prioritization for Broadcast Emails
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}