WO2024141797 - COMPUTERIZED SYSTEMS AND METHODS FOR OPTIMIZING PRODUCT RECOMMENDATIONS USING MACHINE LEARNING AND HASHING ALGORITHMS
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2024/141797
Publication Date
04.07.2024
International Application No.
PCT/IB2023/055442
International Filing Date
26.05.2023
Title **
[English]
COMPUTERIZED SYSTEMS AND METHODS FOR OPTIMIZING PRODUCT RECOMMENDATIONS USING MACHINE LEARNING AND HASHING ALGORITHMS
[French]
SYSTÈMES ET PROCÉDÉS INFORMATISÉS POUR OPTIMISER DES RECOMMANDATIONS DE PRODUITS À L'AIDE D'ALGORITHMES D'APPRENTISSAGE MACHINE ET DE HACHAGE
Applicants **
COUPANG CORP.
Inventors
PENG, Chen
BAO, Xinli
Priority Data
18/148,960
30.12.2022
US
Application details
| Total Number of Claims/PCT | * |
| Number of Independent Claims | * |
| Number of Priorities | * |
| Number of Multi-Dependent Claims | * |
| Number of Drawings | * |
| Pages for Publication | * |
| Number of Pages with Drawings | * |
| Pages of Specification | * |
| * | |
| Number of Office Actions | * |
| * | |
International Searching Authority |
MOIP
* |
| Recordal of a Change of the Applicant's Name/Address |
Change of Applicant's Name and Address
* |
| Type of Assignment |
The Standard Agent's Assignment
* |
| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
* |
| * | |
| * | |
| * | |
| * | |
| * | |
| Entry into National Phase under |
Chapter I
* |
| Patent Delivery |
Send the Letters Patent by Courier
* |
| Translation |
|
* The data is based on automatic recognition. Please verify and amend if necessary.
** IP-Coster compiles data from publicly available sources. If this data includes your personal information, you can contact us to request its removal.
Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing, Examination, Granting | 2523 | |
| EPO | Filing, Examination, Granting | 15054 | |
| Japan | Filing, Examination, Granting | 2377 | |
| South Korea | Filing, Examination, Granting | 1928 | |
| USA | Filing, Examination, Granting | 4740 |
Total:
26,622
The term for entry into the National Phase has expired. This quotation is for informational purposes only
Contact Us
Abstract[English]
Computer-implemented systems and methods for optimizing product recommendations are disclosed and may be configured to receive a request to generate a list of one or more product identifiers mapped to one or more candidate customer identifiers, generate a seed customer identifier list based on retrieved seed data, input the seed customer identifier list and retrieved attribute data into a first engine including a machine learning model, generate a plurality of values to select one or more attributes of the attribute data, generate a plurality of feature vectors, calculate a similarity score for a set of the plurality of feature vector pairs, generate a set of customer identifier pairs, and generate the list of one or more product identifiers mapped to one or more candidate customer identifiers based on the generated set of customer identifier pairs, the seed customer identifier list, and one or more predetermined rules.[French]
Des systèmes et des procédés mis en œuvre par ordinateur pour optimiser des recommandations de produits sont divulgués et peuvent être configurés pour recevoir une demande visant à générer une liste d'un ou plusieurs identifiants de produits mis en correspondance avec un ou plusieurs identifiants de clients candidats, générer une liste d'identifiants de clients de départ sur la base de données de départ récupérées, entrer la liste d'identifiants de clients de départ et des données d'attributs récupérées dans un premier moteur comprenant un modèle d'apprentissage machine, générer une pluralité de valeurs pour sélectionner un ou plusieurs attributs des données d'attributs, générer une pluralité de vecteurs de caractéristiques, calculer un score de similarité pour un ensemble de la pluralité de paires de vecteurs de caractéristiques, générer un ensemble de paires d'identifiants de clients, et générer la liste d'un ou de plusieurs identifiants de produits mis en correspondance avec un ou plusieurs identifiants de clients candidats sur la base de l'ensemble généré de paires d'identifiants de clients, de la liste d'identifiants de clients de départ et d'une ou de plusieurs règles prédéfinies.