LiDDA：LinkedIn 的数据驱动归因
机器学习
2026-05-28 v3 人工智能
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统计方法学
摘要
数据驱动归因（Data Driven Attribution）根据从数据中学习到的因果模式将转化功劳分配给营销互动，是现代营销智能的基础，对任何营销业务和广告平台都至关重要。在本文中，我们提出了一种统一的基于 Transformer 的归因方法，可以处理成员级数据、聚合级数据以及外部宏观因素的整合。我们详细介绍了该方法在 LinkedIn 的大规模实现，展示了显著的影响。我们还分享了广泛适用于营销和广告技术领域的经验与见解。
引用
@article{arxiv.2505.09861,
title = {LiDDA: Data Driven Attribution at LinkedIn},
author = {John Bencina and Erkut Aykutlug and Yue Chen and Zerui Zhang and Stephanie Sorenson and Shao Tang and Changshuai Wei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.09861},
year = {2026}
}