探索客户 360 度视图以用于相似人群扩展建模
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2023-04-19 v1 机器学习
摘要
相似人群扩展（lookalike）模型基于这样的假设：用户相似性在从极大规模用户群中进行产品销售和增强现有广告活动中起着重要作用。这些模型面临的挑战在于用户群的异质性与稀疏性。在本工作中，我们提出了一种新颖框架，统一客户的不同行为或特征（如人口统计特征、不同平台上的购买行为、客户忠诚行为），并构建相似人群扩展模型以改进 Rakuten Group, Inc. 的客户定向。在真实电商与旅行数据集上的大量实验证明了我们所提相似人群扩展模型在用户定向任务上的有效性。
引用
@article{arxiv.2304.09105,
title = {Exploring 360-Degree View of Customers for Lookalike Modeling},
author = {Md Mostafizur Rahman and Daisuke Kikuta and Satyen Abrol and Yu Hirate and Toyotaro Suzumura and Pablo Loyola and Takuma Ebisu and Manoj Kondapaka},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.09105},
year = {2023}
}