论文被 AIMLSystems 2022 接受

我们的论文“Q-commerce 的地址位置校正系统”已在 2022 年 10 月 12 日至 15 日举行的第二届 AI-ML 系统国际会议 (AIMLSystems'22) 上被业界接受。该论文的作者是 Yaswanth Reddy Bytasandram 、Sumanth Sadu（实习生）、Abhinav Ganesan 和 Jose Mathew。

会议链接： https://www.aimlsystems.org/2022/

摘要：印度的超本地化电子商务公司在大约 20-40 分钟内交付食品和杂货，最近，一些公司专注于不到 10 分钟的交付目标。这种“即时”交付平台被称为快速 (q) 商务，客户地址的板载 GPS 位置及其文本地址使交付合作伙伴 (DP) 能够无缝导航到客户位置。不准确的 GPS 位置会导致违反对客户交货时间的承诺和订单取消，因为 DP 可能无法轻松找到地址，甚至可能无法导航到实际地址附近。作为纠正这些不准确位置的第一步，在这项工作中，我们设计了一个分类器，以使用文本地址来识别捕获的 GPS 位置是否不正确。分类器以自我监督的方式进行训练。我们提出了两种生成训练集的策略，一种基于使用高斯噪声的位置扰动，另一种基于使用准确地址位置生成的数据集中交换地址对。在我们的内部测试集上，在这两个数据集上训练的模型输出集合在印度大城市中提供了 84.5% 的准确率和 49% 的召回率。

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