用表征用户参与水平的隐状态对邮件打开时间建模

电子邮件不仅是工作，也是社交互动与营销的重要通信方式。当邮件含有时效性信息时，发送者了解收件人预期在多长时间内阅读该邮件就变得 relevant。本文中，我们使用生存分析框架来预测邮件被接收后至被打开的时间。我们使用 Cox 比例风险（CoxPH）模型，它提供了一种结合可能影响打开邮件事件的各种特征的方法。作为扩展，我们还对 CoxPH 应用了混合模型（MM）方法，基于每个个体易于打开邮件的隐状态来区分收件人。我们将我们的方法与标准分类和回归模型进行比较。分类模型提供邮件被打开可能性的预测，而回归模型提供打开真实值时间的预测。基于生存分析的方法使我们能够联合建模打开事件以及打开所需时间。我们在一个为期 3 个月发送营销邮件的大型真实数据集上进行了实验。该混合模型在大量邮件未被打开的数据上取得了最佳准确率。