亚马逊的人工智能根据客户反馈预测产品质量

该公司在其博客文章中报道称，亚马逊科学家正在使用众包技术来识别产品数据的原型算法。研究人员认为，这些算法可以用来预测人类对亚马逊产品质量的判断。通过只匹配高质量的产品和搜索查询，可以提升人们的购物体验。

这项工作是对亚马逊1月初发布的一项研究的补充，该研究调查了亚马逊客户在购买特定产品时为什么会购买看似不相关的产品。在一项分析中，一组亚马逊研究人员发现，客户更喜欢比特定搜索查询更受欢迎或更便宜的产品。此外，他们的研究结果表明，人们更有可能购买或与玩具和数码产品等不相关的产品互动，而不是美容和食品杂货等产品。

最新的研究计划于下周在温哥华举行的ACMSIGIR人类信息交互和检索会议上发表。研究人员向人群工作者展示了相关产品对的图像和双方提供的产品信息。卖方和客户。然后，研究人员询问人群工作者哪些产品质量更高，从产品信息中提取的哪些术语最能解释他们的判断。

研究中的每个产品对包括一个实际购买的产品和一个在同一客户搜索查询中点击但未购买的产品。产品还共享Amazon.com产品分类体系中可用的最佳分类(例如，电子、家居、厨房、美容和办公产品)，向人群呈现的术语选择基于与这些类别相关的文本，基于它们在人群中的出现频率。

研究团队发现，当感知质量不能很好地预测客户的购买决策时，它与价格高度相关，因此客户通常会选择低质量的产品，如果项目相应定价的话。此外，最能描述人群工作者判断标准的术语来自于公众客户提供的信息，即客户评论和问答序列，客户在回答客户和其他购物者之间关于产品的问题时，会回答这些信息。卖家信息。

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