Website categorization API und Produkt kategorisierung API

Wenn wir ein Geschäft betreten, um einen neuen Artikel zu kaufen, ist es hilfreich, wenn wir die verschiedenen Segmente des Geschäfts mit entsprechenden Bezeichnungen sehen, z. B. Elektronik, Haushaltsgeräte usw.

Wir erwarten also, dass die Online-Shops und -Läden den Webbesuchern dieselbe Art von Kategorisierung bieten. Dies verbessert die Suche, Auffindbarkeit und Filterung auf den Webseiten der Online-Shops und führt letztendlich zu einer besseren Konversion.

Unter Produktkategorisierung versteht man die Zuordnung von Produkten zu einer oder mehreren Kategorien aus einer vorgegebenen Taxonomie.

Taxonomien zur Produkt- und Website-Kategorisierung
Bei der Kategorisierung von Produkten und Websites gibt es keine einheitliche Vorgehensweise. Viele E-Commerce Stores haben ihre eigenen Regeln für die Kategorisierung von Produkten. Diese Regeln oder Definitionen werden auch als Taxonomien bezeichnet.

Wenn es um die Klassifizierung von Websites geht, ist ein bekannter Standard der des IAB.
In Bezug auf IAB ist zu beachten, dass es in den letzten zehn Jahren mehrere Überarbeitungen der IAB-Klassifizierungen gegeben hat, und es ist besser, die neueste zu verwenden, die letzte Überarbeitung stammt vom September 2021. Überarbeitungen sind notwendig, weil ständig neue vertikale Bereiche/Kategorien entstehen und populär werden.

Produktkategorisierungstaxonomien von Google und Facebok
Wenn Sie sich mehr für den Bereich E-Commerce interessieren, sind zwei der besten Taxonomien die von Google und Facebook.
Die Google-Produkttaxonomie hat mehrere Ebenen und Sie können sie unter https://www.google.com/basepages/producttype/taxonomy.en-US.txt genauer erkunden.
Eine Auswahl von Kategorien aus der Google Taxonomie:

Von besonderem Interesse ist der Aufbau von Produktkategorisierungsmodellen für die Ebene 3, da sie mit über 1000+ Kategorien und vielen Mikro-Nischen, wie z. B. „Vogelfutter- und Wasserschalen“, „Baby- und Kleinkinderbekleidung“, „Schneehosen und -anzüge“ usw. recht detailliert ist.

Diese Website hat ein free tool für Website Categorization API

Warum ist die Tiefe und die größere Anzahl von Kategorien so wichtig?
Weil, wie wir später noch erläutern werden, die Auffindbarkeit/Filterung auf Ihrer Website umso besser ist, je mehr Kategorien Sie haben, und je mehr Sie von der Zunahme der Besuche durch Suchmaschinen profitieren.
Eine weitere Produkttaxonomie ist die von Facebook: https://developers.facebook.com/docs/marketing-api/catalog/guides/product-categories/
Die spezifische Klassifizierung wie z.B.:
Bekleidung und Accessoires > Kleidung > Unterwäsche und Socken > Shapewear
ist auch als Taxonomy Path bekannt.

Das Ziel der maschinellen Lernmodelle kann entweder die Vorhersage einer Klasse in einer bestimmten Tier-Stufe oder der gesamte Pfad der Produkttaxonomie sein.
Letzteres war z.B. das Ziel der Rakuten 2018 ecommerce challenge: https://sigir-ecom.github.io/ecom18DCPapers/ecom18DC_paper_13.pdf
In unserem Unternehmen haben wir maschinelle Lernmodelle beider Arten entwickelt – Vorhersage von Taxonomiepfaden und Vorhersage einzelner Tier-Level-Kategorien.
Was Sie wollen, hängt hauptsächlich von Ihrem spezifischen Anwendungsfall ab.

Crypto Fear and Greed Index

Der Crypto Fear and Greed Index versucht, die Emotionen und die Meinung der Kryptowährungsmarktteilnehmer über die Aussichten von Bitcoin, Ethereum und anderen Altcoins zu messen.

Der beste Weg, diese Stimmung gegenüber Coins zu erfassen, ist die Sammlung von Social-Media-Posts oder anderen Texten über die Kryptowährungen und die anschließende Bestimmung ihrer Stimmung.

Man kann viele verschiedene maschinelle Lernmodelle verwenden, um Texte als positiv, neutral oder negativ zu klassifizieren. Der Schlüssel dazu ist ein guter Trainingsdatensatz.

Ein sehr guter Datensatz ist der von Stanford, der mehr als 1 Million markierte Tweets enthält. Die Kennzeichnung erfolgte halbautomatisch durch die Verwendung von Emoticons für diesen Zweck.

Positive Emojis -> positive Tweets, negative Emojis -> negative Tweets.

Sobald wir das ML-Modell für die Klassifizierung jedes Social-Media-Posts von Twitter, Facebook, Instagram, Tik Tok und Snapchat haben, können wir ihn entweder als positiv, negativ oder neutral einstufen.

Aus diesen Werten können wir dann die durchschnittliche Stimmung berechnen, indem wir den Durchschnitt über alle Social-Media-Posts und über alle Münzen bilden. So erhalten wir die durchschnittliche Stimmung pro Stunde.

Durch die Berechnung von Perzentilen können wir diese Stimmung nutzen, um den Krypto-Angst- und Gier-Index zu berechnen, der dann in fünf Klassen eingeteilt werden kann:
– extreme greed
– greed
– neutral
– fear
– extreme fear
Man kann Beispiel vom Crypto Fear and Greed Index hier sehen:
https://bittsanalytics.com/crypto-fear-greed-index/

Der Schlüssel dazu sind die Sentiment-Klassifikationsmodelle. Sie gehören zur Klasse der sogenannten Textklassifikationsmodelle. Dazu gehören ML-Modelle zur E-Commerce Klassifizierung mittels API.

Es gibt auch kompliziertere Modelle, z.B. zur Berechnung der Ähnlichkeit von Entitäten. Durch die Berechnung von word embeddings von Produkten und die anschließende Berechnung von Kosinus-Ähnlichkeiten von Produktvektoren kann man z.B. ähnliche Produkte finden. Diese Funktion wird von dieser Website angeboten:
https://onlineproducts.ai/

Studium an der Fakultät für Maschinenbau der Technischen Universität Chemnitz

Seit über 175 Jahren wird in Chemnitz Technik gelehrt. Im Jahre 1836 wurde in der Stadt die Königliche Gewerbeschule gegründet, die sich in den darauffolgenden Jahren vergrößerte und der vor knapp 30 Jahren der Status der Technischen Universität verliehen wurde.

An der einst strikt technischen Hochschule werden heute auch Human- und Sozialwissenschaften gelehrt. Das Hauptaugenmerk liegt jedoch noch immer im technischen Bereich. Die Universität verfügt über acht Fakultäten, an die lange Tradition der einstigen Gewerbeschule knüpft die Fakultät für Maschinenbau an.

Die Fakultät bietet seinen Studierenden eine breite Palette an Studiengängen an: vom klassischen Maschinenbau bis hin zum Medical Engineering. An der Fakultät für Maschinenbau waren im Jahr 2014 1.732 Studenten immatrikuliert, Tendenz steigend

An der Fakultät für Maschinenbau lehren 29 Professoren, die den Studierenden eine praxisorientierte Ausbildung ermöglichen. Neben den Hochschullehrern und Mitarbeitern im Lehrbereich, arbeiten an der Fakultät über 500 Mitarbeiter an Forschungsprojekten.

9. Deutscher Maschinenbau-Gipfel

Der Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau wird auch in zwei Jahren wieder den Deutschen Maschinenbau-Gipfel organisieren. Mitgestalten wird ihn wie heuer die Fachzeitung Produktion. Der 9. Deutsche Maschinenbau-Gipfel wird auch im Jahr 2017 in Berlin stattfinden.

Heuer haben die Veranstaltungen, Foren und Vorträge mehr als 500 Teilnehmerinnen und Teilnehmer aus Maschinenbau, Politik, Medien, Forschung und Wissenschaft besucht. Ob der interessanten Reden und Gesprächsrunden haben auch rund 40 Unternehmen die Möglichkeit genutzt sich den Besucherinnen und Besuchern im Rahmen einer begleitenden Ausstellung vorzustellen.

Unter den Vortragenden waren heuer Größen aus Politik und Wirtschaft. So standen Bundesfinanzminister Dr. Wolfgang Schäuble und Bundeswirtschaftsminister Sigmar Gabriel den Kongressteilnehmern nach ihren Vorträgen Rede und Antwort.

Die Maschinenbauer haben den Kongress aber nicht nur zur Vernetzung und zum Austausch von Erfahrungen genutzt. So wurden auch zwei Größen der Industrie für ihre herausragende Arbeit im Bereich Maschinenbau geehrt. Dr. Manfred Wittenstein und Gerhard Sturm wurden für ihr Lebenswerk mit dem Deutschen Maschinenbau-Preis ausgezeichnet.

Maschinenbauübersetzung

Deutsche Maschinenbauer genießen im Ausland ein hohes Ansehen. „German Engineering“ wir mit qualitativ hochwertigen Produkten gleichgestellt, deshalb sollte auch die Übersetzungen der Geschäftskorrespondenz, Webseite und Bedienungsanleitung einwandfrei sein.

Kunden können mit Übersetzungsdienstleistungen freiberufliche Übersetzer und Übersetzungsagenturen beauftragen. Immer ist es dabei wichtig einen Dienstleister auszusuchen, der nicht nur ein gutes Preis-Leistungsverhältnis bietet, sondern auch hohen Wert auf Qualität legt.

Mit technischen Übersetzungen, wie es diese im Bereich Maschinenbau sind, sollte ein gutes Übersetzerbüro nur Sprachmittler betrauen, die viel Erfahrung im technischen Bereich haben. Qualifizierte Übersetzer haben oft ein abgeschlossenes Ingenieurstudium und verfügen über viel technisches Know-how, um auch die schwierigsten Texte faktengetreu übersetzen zu können. Nach diesen Richtlinien sollte der Kunde auch einen freiberuflichen Übersetzer wählen.

Anleitungen, Handbücher und andere relevante Maschinenbauübersetzungen  müssen exakt sein, jedoch auch für den Endkunden verständlich. Gute Übersetzer beachten beim Übersetzen die Wünsche und Ansprüche ihrer Kunden und schneiden die Übersetzungen auf das Zielpublikum zu.