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研究论文

AliISA公司:在电子商务平台中创建交互式搜索体验

出版:2019年7月18日 出版历史
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    网上购物已经成为越来越多人的习惯,而大多数用户无法进行信息查询,因此通常需要很长的搜索时间才能满足他们的购买意图。我们向用户介绍AliISA,它是一个购物助手,为用户提供一些提示,以便在搜索会话中进一步指定他们的查询。通过这种交互式搜索,用户倾向于通过较少的页面请求找到目标项目,这通常意味着更好的用户体验。目前,AliISA每天帮助数千万用户,比现有系统获得更多的使用率,从而使CVR提高5%。本文介绍了我们的系统,描述了底层技术,并讨论了我们在电子商务环境下稳定强化学习的经验。

    工具书类

    [1]
    陈世勇(Shi-Yong Chen)、杨瑜(Yang Yu)、庆达(Qing Da)、谭军(Jun Tan)、黄海宽(Hai-Kuan Huang)和唐海红(Hai-Hong Tang)。2018.在动态环境中稳定强化学习,并应用于在线推荐。在SIGKDD’18中。
    [2]
    布鲁诺·C·达席尔瓦、爱德华多·W·巴索、安娜·L·C·巴赞和保罗·M·恩格尔。2006.使用上下文检测处理非平稳环境。在ICML'06年。
    [3]
    于功、罗旭升、于柱、欧文武、赵丽、朱木华、朱肯尼、段希晨。2019.在线购物助理填空深度级联多任务学习。在AAAI’19。
    [4]
    Emmanuel Hadoux、Aurélie Beynier和Paul Weng。2014年,通过顺序变化点检测在非平稳环境下进行顺序决策。在LMCE’14中。
    [5]
    胡玉晶、青达、曾安祥、杨瑜和徐英辉。2018.强化学习在电子商务搜索引擎中排名:形式化、分析和应用。在SIGKDD’18中。
    [6]
    Hang Li.2011年。学习排名的简短介绍。IEICE信息和系统交易94,10(2011)。
    [7]
    蒂莫西·利利克拉普(Timothy P.Lillicrap)、乔纳森·亨特(Jonathan J.Hunt)、亚历山大·普里泽尔(Alexander Pritzel)、尼古拉·海斯(Nicolas Heess)、汤姆·埃雷斯(Tom Erez)、尤瓦尔·塔萨(Yuval Tassa。2015年,通过深度强化学习进行持续控制。在ICLR’16中。
    [8]
    沃洛德米尔·姆尼赫(Volodymyr Mnih)、科雷·卡武科古奥格鲁(Koray Kavukcuoglu)、大卫·西尔弗(David Silver)、亚历克斯·格雷夫斯(Alex Graves)、伊奥尼斯·安东诺格鲁(Ioannis Antonoglou)、达安·维尔斯特。2018年,通过深度强化学习玩Atari游戏。在NIPS’18中。
    [9]
    曾伟、徐军、蓝燕燕、郭家峰和程雪琪。2017.使用马尔可夫决策过程进行排名的强化学习。在SIGIR’17。

    索引术语

    1. AliISA:在电子商务平台上创建交互式搜索体验

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      发布于

      封面图片ACM会议
      SIGIR’19:第42届国际ACM SIGIR信息检索研究与开发会议记录
      2019年7月
      1512页
      国际标准图书编号:9781450361729
      内政部:10.1145/3331184
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      发起人

      出版商

      计算机协会

      美国纽约州纽约市

      出版历史

      出版:2019年7月18日

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      1. 信息检索
      2. 强化学习

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      • 国家自然科学基金
      • 国家重点研发计划
      • 天津市自然科学基金

      会议

      19年
      赞助商:

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      SIGIR’19论文接受率426份中的84份,20%;
      3983份提交文件的总体接受率为792份,占20%

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