Vi föreslår en ny latent faktor modell för att rekommendera produktstorlek ts {Small, Fit, Large} till kunder. Latentfaktorer för kunder och produkter i vår modell motsvarar deras fysiska verkliga storlek och lärs av tidigare produktköp och returdata. Utfallet för en kund, produkt par förutsägs baserat på skillnaden mellan kund och produkt verkliga storlekar, och e cient algoritmer föreslås för beräkning kund och produkt sann storlek värden som minimerar två förlust funktionsvarianter. I experiment med Amazon skodataset, visar vi att våra latenta faktormodeller som innehåller personas, och att utnyttja returkoder visar en 17-21% AUC-förbättring jämfört med utgångsvärden. I ett online A/B test, våra algoritmer visar en förbättring på 0,49% i procent av Fit transaktioner över kontroll.
Författarna till REF föreslår att man härleder "sanna" kundstorlekar och artiklar från inköps- och returdata med hjälp av en latent faktormodell.
Recommending Product Sizes to Customers
{'venue': "RecSys '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}