面向智能营销系统的神经优化与自适应启发式
计算机视觉与模式识别
2024-05-20 v1
摘要
计算营销在当今数字世界中日益重要，面临大规模异构数据、多渠道客户旅程和有限营销预算等挑战。本文提出一种通用的营销 AI 系统框架，称为神经优化与自适应启发式 (NOAH) 框架。NOAH 是首个考虑到面向企业 (2B) 和面向消费者 (2C) 产品，以及拥有渠道和付费渠道的营销优化通用框架。我们描述了 NOAH 框架的关键模块，包括预测、优化和自适应启发式，提供投标和内容优化的示例。随后，我们详细阐述了 NOAH 成功应用于 LinkedIn 电子邮件营销系统的案例，展示了相对于传统排名系统的显著性能提升。此外，我们分享了具有广泛实用性的细节和见解，特别是关于：(i) 通过生命周期价值处理延迟反馈；(ii) 使用随机化进行大规模线性规划；(iii) 通过受众扩展改进检索；(iv) 减少目标测试中的信号稀释；(v) 处理统计测试中的零膨胀重尾指标。
引用
@article{arxiv.2405.10489,
title = {MixCut:A Data Augmentation Method for Facial Expression Recognition},
author = {Jiaxiang Yu and Yiyang Liu and Ruiyang Fan and Guobing Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.10489},
year = {2024}
}