eBay规模性运用机器学习的最佳证实

eBay一直在不断搜集消费者数据信息，并根据机器学习方式来招引越来越多的消费者，提升买卖真实度。

为了更好地提高消费者在平台上的互动感受，eBay在企业网站中添加了机器学习方式。以往的四年里，eBay一直在搜集消费者的搜索数据信息、搜索点击量等有关互动数据信息，随后把这种数据加载到其机器学习系统软件中。

在与InformationWeek的一次专访中，eBay技术部高级副总裁DanFain透露了集团公司的规划分配及身后的商业服务动因。这是一个非常值得IT技术工程师们仿效的实例，她们可以在这类面对消费者的运用中添加机器学习系统软件，进而提升公司的市场份额。

Fain说，消费者的搜索习惯性、喜爱看啥网页页面、常用语言表达、强烈推荐产品与图片分析全是机器学习系统软件中的主要因素，而eBay把握了这一点。

最尤为重要的是，运用机器学习的目的旨在加强eBay网址的搜索作用。Fain在专访上说：大家有多种多样机器学习方式，只为了确保给消费者展现最好配对的搜索结果。

eBay上出售的东西超出十亿件，一不小心搜索结果就很有可能出差错。由于这种搜索结果非常大水平上在于消费者键入的关键词，断字不一样，结论也有可能不一样。例如，当搜索电动缝纫机时，消费者要想的可能是一个能缝纫机的专用工具。

殊不知机器学习的结论向人们呈现了：消费者搜索的电动缝纫机可能是祖上用的老式缝纫机，也是有可能是个人收藏发烧友憧憬的老古董级电动缝纫机。

搜索关键词电动缝纫机会开启eBay查找其在售电动缝纫机库存商品，而机器学习系统软件则从搜索者的搜索历史时间中推断其需要的电动缝纫机种类。此外，机器学习系统软件也会监测网站上搜索电动缝纫机全部的消费者，观查它们是看过就走呢？或是看好了最新款呢？这些收藏者们是如何搜索老古董级电动缝纫机的呢？

另一个事例：如果我们查找瑞士手表、真皮表带，这对站点的机器学习系统软件而言又是一种不一样的考验。一般的搜索模块会各自回到一长列瑞士手表与一长列真皮层智能手环。而假如顾客要想的是真皮表带的瑞士手表，这类搜索结果显而易见没有实际意义。

Fain说：应对这类搜索关键词，二种不一样种类的货品必须相互之间包括。虽然这类搜索关键词的发生工作频率不大，系统软件在配对最好搜索结果时仍然会考虑到营销的概念。Fain还强调，系统软件可根据对消费者搜索历史时间的剖析，将一些几乎不可能一起发生的名字联络在一起。

eBay的搜索模块在判断搜索关键词的类型上十分谨慎小心，系统软件会依据关键词类型中的具体内容协同顾客的别的案件线索信息，最终搜索出消费者有兴趣的产品。因而，在以上的搜索实例中，eBay的搜索模块就能给消费者展现含有真皮表带的瑞士手表中的热销产品。

一切为了更好地买卖

Fain说，截至2015年底，eBay有1.62亿活泼客户。而到了2016年8月，这一数据已涨至1.64亿。针对eBay那样盈利止步不前乃至下挫的公司而言，小幅度增涨的活泼客户是一个重大消息。由于国际贸易领域市场竞争十分激烈，消费者们在网购的途径也是五花八门。

而技术性精英团队发展趋势的机器学习系统软件给消费者给予的搜索结果越精确，消费者选购的概率越大。由于搜索模块展现的信息非常大层度上可以正确引导这种潜在性消费者。

应对国际性消费者的搜索要求而言，机器学习的加盟可以使搜索结果更为合理，由于它们大量的是用汉语对产品开展叙述并非产品原产地语言表达。例如，假如要搜索含有金属材料饰片的巴宝莉手包，西语和英文的解决办法就不一样。

eBay的翻譯作用添加了机器学习，这缓解了非英语国家的国际性消费者在交易时的困惑。无论产品在何处售卖，外包装内以哪种语言表达书就，让消费者看懂产品介绍，掌握其该有的使用价值是十分关键的。

Fain称，eBay的搜索模块添加了最好搜索算法，系统软件可以剖析消费者的已经知道信息、消费者搜索物件中最火爆的是哪种及其消费者很有可能会选购哪些产品。Fain说：这就是eBay规模性运用机器学习的最佳证实，这也是一款促使买卖的强大武器装备。

拿上文的电动缝纫机搜索举例说明，最好配对应按缝纫机价格排序。假如消费者应用的是台式电脑，eBay还能在手机屏幕空白表明不一样水平的最好配对，并附带消费者很有可能会搜索的物件类型（老古董或个人收藏）。

在智能机或别的显示设备上，显示屏尺寸促使展现信息大大的受到限制。问题来了，由于据Fain常说，eBay有50%的买卖都由显示设备端进行。假如消费者要想选取别的有关类型，只有点一下连接开启新的网页页面。

为了确保搜索结果的搭配水平，eBay一直勤奋使其效果能精确反映商品交易市场使用价值，其搜索结果按价钱从高到低排序。

买卖真实度一直是eBay的关键课题研究。而机器学习可以辨识出那些是能体现真实度的指标值（如，商家的成交量），什么不可以。同样，假如商家的恶意差评或其它问题较多，其店面在搜索结果中的排位赛会被系统降低。

eBay在其网址添加机器学习致力于让商家顺意、顾客安心。Fain说，每进行一笔买卖时，他都是会问：该笔买卖是不是达到人们的规范？这种搜索结果尽管都源于顾客的有关信息，但也是由机器学习所确定的。

点一下身后的大量信息

Fain想起了他在Yahoo工作中的那五年，那时候他的首要工作任务是解决网页页面浏览量，而恰好是这种网页页面能为eBay客户带来充足的信息。

他表明，系统对而言，当初的一个点一下只是代表着消费者对其有兴趣，并没有大量多方面的信息。而如今eBay的体系可以剖析消费者的点一下流，进而促进消费者开展交易。

对机器学习系统软件而言，下订单信息是一个十分强大的信息直接证据，而eBay也在一直搜集消费者的选购订单信息，使其充分发挥出该有的效率。

现阶段，eBay技术部亦试着用机器学习系统软件鉴别商家提交的照片品质，并告知商家哪一种照片才有可能正确引导消费者交易。它根据强有力的图形图片控制部件并行计算来剖析消费者对图片的体会状况。Fain说：根据eBay从现实生活中发掘出的巨大数据库查询，在图形图片控制部件的支持下，系统软件可以推断出越多的概率。

虽然Fain并没有透露用以机器学习的网络服务器总数，但他表明那等同于一个网络服务器群。eBay发觉机器学习系统软件是一个特别有價值的专用工具，因此其增加了对机器学习硬件配置的资金投入，聘请了大量专业技术，进行了大量机器学习新项目。机器学习是人们的一笔大投资，Fain说。

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