A Smart Shopping System for Modern E-Commerce Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In a modern E-commerce system, exact and efficient classification of products is one of the major challenge. The user experience of online purchasing is heavily relies on product classification accuracy as well as. Given the large number of products and viable categories, have developing a new framework automatically for assigning the products to suitable categories at scale is desirable. However, inadequate item descriptions, poor data quality and adversarial noise in training data, can lead to low prediction accuracy when applying the Machine Learning (ML) algorithms. In addition, the various influx of new products uploaded daily and the dynamic nature of categories highlight the need for novel intelligent classification models that can control the cost and time required by human editors. To overcome these kind of issues, Squirrel search War Strategy Optimization (SSWSO)_LeNet replica is introduced. SSWSO is a revolutionary nature-inspired optimization algorithm developed for unconstrained optimization issues. The foraging behavior of southern flying squirrels is examined and quantitatively simulated, considering every aspect of their food hunt to achieve the desired optimum. Squirrel search Algorithm (SSA) provides global optimum solutions with excellent convergence behavior. Meanwhile, War Strategy Optimization (WSA) algorithm includes an adaptive weight mechanism that varies from one solution (soldier) to another and is updated weights depends on the soldier's rank during the update phase. Thus, the combined optimization strategies ensure an efficient balance among the exploration and exploitation stages. By integrating WSO and SSA provides better product classification accuracy and superior performance. Furthermore, the experimental findings showed that the SSWSO_LeNet performed better in accuracy, sensitivity, and specificity, with values of 0.976, 0.877, and 0.857, which is impressive compared to state-of-the-art results.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle