Cross-Modal Product Image Retrieval for E-Commerce Recommendation Systems via Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid evolution of e-commerce, increasing demands have been placed on the accuracy of product recommendation systems.Cross-modal product image retrieval, which serves as a critical bridge between visual content and textual descriptions, has a direct impact on user experience in such systems.However, existing retrieval approaches have been predominantly tailored for natural image scenarios, rendering them less effective in ecommerce contexts.Product images are required to highlight "purchasability features" but are often compromised by complex backgrounds, while textual descriptions-rich in both marketing language and functional attributes-frequently suffer from semantic dilution due to redundant content.Furthermore, generic models fail to optimize for the implicit alignment between "product attributes" and "user intent," resulting in suboptimal recommendation relevance.Although self-attention mechanisms have been introduced in cross-modal tasks, limitations persist in local visual feature extraction, core semantic focus in text, and deep alignment across modalities.To address these challenges, a cross-modal product image retrieval method tailored for e-commerce recommendation systems was proposed.A fullchain model based on self-attention mechanisms was constructed.A global-local visual feature extraction module was designed to enhance discriminative product regions using category labels.A textual feature extraction module was incorporated to suppress nonessential information and emphasize semantically decisive elements.Furthermore, a visionlanguage cross-extraction module was constructed to establish bidirectional mappings between sub-image patches and key textual tokens.This approach enables precise multimodal alignment, thereby providing a three-tiered matching rationale-image detail, textual demand, and purchase intent-for e-commerce recommendation systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».