SYSTEMS AND METHODS FOR IDENTIFYING TOP ALTERNATIVE PRODUCTS BASED ON A DETERMINISTIC OR INFERENTIAL APPROACH
Disclosed embodiments provide systems and methods for identifying a target product and generating alternative product recommendations based on a user query. A computer-implemented system may be configured to perform operations comprising using machine learning to determine a plurality of attributes...
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Main Authors | , , |
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Format | Patent |
Language | English French |
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28.09.2023
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Abstract | Disclosed embodiments provide systems and methods for identifying a target product and generating alternative product recommendations based on a user query. A computer-implemented system may be configured to perform operations comprising using machine learning to determine a plurality of attributes and at least one pattern associated with a user's product model number search query. The operations may further comprise determining at least one queried product of interest by the user and at least one product category based on an experimental data set. The operations may further comprise determining a target product based on the queried product of interest. The operations may further comprise determining a plurality of key features associated with the queried product based on experimental data, and determining at least one top alternative product. The operations may further comprise transmitting the target product and the top alternative product for display on an external device to the user.
Des modes de réalisation de l'invention concernent des systèmes et des procédés d'identification d'un produit cible et de génération de recommandations de produits alternatifs sur la base d'une interrogation d'utilisateur. Un système mis en œuvre par ordinateur peut être configuré pour effectuer des opérations comprenant l'utilisation d'un apprentissage automatique pour déterminer une pluralité d'attributs et au moins un motif associé à une interrogation de recherche de numéro de modèle de produit d'un utilisateur. Les opérations peuvent en outre comprendre la détermination d'au moins un produit d'intérêt interrogé par l'utilisateur et d'au moins une catégorie de produit sur la base d'un ensemble de données expérimentales. Les opérations peuvent en outre comprendre la détermination d'un produit cible sur la base du produit d'intérêt interrogé. Les opérations peuvent en outre comprendre la détermination d'une pluralité de caractéristiques clés associées au produit interrogé sur la base de données expérimentales, et la détermination d'au moins un meilleur produit alternatif. Les opérations peuvent en outre comprendre la transmission du produit cible et du meilleur produit alternatif pour un affichage sur un dispositif externe à l'utilisateur. |
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AbstractList | Disclosed embodiments provide systems and methods for identifying a target product and generating alternative product recommendations based on a user query. A computer-implemented system may be configured to perform operations comprising using machine learning to determine a plurality of attributes and at least one pattern associated with a user's product model number search query. The operations may further comprise determining at least one queried product of interest by the user and at least one product category based on an experimental data set. The operations may further comprise determining a target product based on the queried product of interest. The operations may further comprise determining a plurality of key features associated with the queried product based on experimental data, and determining at least one top alternative product. The operations may further comprise transmitting the target product and the top alternative product for display on an external device to the user.
Des modes de réalisation de l'invention concernent des systèmes et des procédés d'identification d'un produit cible et de génération de recommandations de produits alternatifs sur la base d'une interrogation d'utilisateur. Un système mis en œuvre par ordinateur peut être configuré pour effectuer des opérations comprenant l'utilisation d'un apprentissage automatique pour déterminer une pluralité d'attributs et au moins un motif associé à une interrogation de recherche de numéro de modèle de produit d'un utilisateur. Les opérations peuvent en outre comprendre la détermination d'au moins un produit d'intérêt interrogé par l'utilisateur et d'au moins une catégorie de produit sur la base d'un ensemble de données expérimentales. Les opérations peuvent en outre comprendre la détermination d'un produit cible sur la base du produit d'intérêt interrogé. Les opérations peuvent en outre comprendre la détermination d'une pluralité de caractéristiques clés associées au produit interrogé sur la base de données expérimentales, et la détermination d'au moins un meilleur produit alternatif. Les opérations peuvent en outre comprendre la transmission du produit cible et du meilleur produit alternatif pour un affichage sur un dispositif externe à l'utilisateur. |
Author | AGRAWAL, Nishant KHALIKI, Ehsan RAO, Chetan |
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