SIGIR 2025 eCom 워크숍에서 발표된 eBay Research의 논문을 정리한 포스트, 상품 제목의 일부(프리픽스)만을 활용해 상품 카테고리를 조기 예측하는 방법을 제안하고, BERT 기반 속성 확장 모델(BERT-Attrs)을 통해 성능을 향상,커머스의 상품 등록 및 판매 흐름을 효율화하고 분류·추천 성능을 향상시키는 연구

Early Product Categorization for Enhanced E-commerce Selling Flows

[공지] - 기존 노션 블로그 → 현재 블로그로 글을 옮기는 중 입니다.

기존 external tool을 연동할때 llm의 function calling 능력을 활용하는데, 사용하는 사람마다 형식이 다 다르기 때문에 api의 제공형식이 다르게 됨.
즉, 각 데이터 소스마다 개별적인 커넥터를 개발해야 하며, 이는 유지 관리와 확장이 어려운 문제를 야기 함
이러한 문제에 대하여 llm 튜닝과 api 제공 사이의 일관된 형태로 표준화된 데이터 API 제공하기 위한 방법으로써 MCP를 제안

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[PRML] 10. 근사 추정(Approximate Inference)

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[스프링 부트] Chapter 5 - 스프링 부트 시큐리티 + OAuth2

[스프링 부트] Chapter 4 - 스프링 부트 웹

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[스프링 부트] Chapter 2 - 스프링 부트 환경 설정

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[PRML] 7. 회소 커널 머신 (Sparse Kernel Machines)

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[PRML] 4. 선형분류문제

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[PRML] 3. 선형 회귀 모델

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