多元宇宙中的购物:一种用于会话内归因的反事实方法
人工智能
2020-07-21 v1
摘要
我们解决电子商务中站内搜索引擎的会话内归因挑战。我们将该问题表述为因果反事实推断,并与工业环境中的基于规则系统以及多触点归因文献中的预测模型进行对比。我们以形式语义中处理的类比来处理反事实,通过替代购物者时间线显式建模可能结果;特别地,我们提出在目标店铺上学习生成式浏览模型,利用 prod2vec 嵌入所诱导的潜空间;我们展示自然语言查询如何在该同一空间中有效表示,以及如何执行“搜索干预”以评估因果贡献。最后,我们在合成数据集上验证该方法,该数据集模拟了客户访谈与定性分析中浮现的重要模式,并展示了来自合作店铺工业数据集的初步发现。
引用
@article{arxiv.2007.10087,
title = {Shopping in the Multiverse: A Counterfactual Approach to In-Session Attribution},
author = {Jacopo Tagliabue and Bingqing Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.10087},
year = {2020}
}
备注
accepted at 2020 SIGIR Workshop On eCommerce