Online podnikatelský katalog služeb s využitím strojového učení a bipartitního grafu

Loading...
Thumbnail Image
Date
2023-03-13
ORCID
Advisor
Referee
Mark
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
International Society for Science and Engineering, o.s.
Abstract
Online marketplaces are platforms where various independent entrepreneurs offer their products. If these marketplaces within the segment of online service sales are to be operated without human moderation of the content, machine learning has to be deployed to translate service names and descriptions written by entrepreneurs in natural language into a machine-readable form. Moreover, this is a prerequisite for the construction of numerous marketplace services, such as the search for the time available for a certain type of service, and especially for the construction of customized service offers. In this paper, we describe a way to solve both of these problems using machine learning for situations that are characterized by a small amount of training data and the necessity of a very high performance in generating lists of personalized service offers.
Online obchodní tržiště, angl. „marketplace“ jsou místa, kde nabízí své produkty více různých nezávislých podnikatelů. Mají-li být tato tržiště v segmentu online prodeje služeb provozována bez moderování obsahu člověkem, je nezbytné nasazení strojového učení pro předklad názvů a popisků služeb zapsaných podnikateli volným přirozeným jazykem do strojově čitelné podoby. Toto je navíc nutný předpoklad pro konstrukci řady dalších služeb tržiště, jako je např. vyhledávání termínu konkrétního typu služby u různých podnikatelů a zejména pak pro sestavování personalizovaných nabídek služeb na míru zákazníkům. V článku popisujeme způsob řešení obou uvedených problémů s využitím strojového učení pro situace, které charakterizuje malý rozsah trénovacích dat a nezbytnost velmi vysokého výkonu při generování seznamu nabídek služeb na míru zákazníkovi.
Description
Keywords
Document type
Peer-reviewed
Document version
Published version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Comittee
Date of acceptance
Defence
Result of defence
Document licence
(C) 2023 Elektrorevue
DOI
Collections
Citace PRO