理性花费预算：基于实时用户意图检测的在线电子优惠券分配
人工智能
2020-08-25 v1
摘要
在线电子优惠券（e-coupon）正成为电商平台吸引用户下单的主要工具。电子优惠券是提供折扣或赠品的传统纸质优惠券的数字等价物。其中一个基本问题是如何以最小成本投放电子优惠券，同时最大化用户下单意愿。我们称此问题为优惠券分配问题。这是一个重要的问题，因为成熟电商平台上常规用户数量常达数亿，且待分配的电子优惠券类型往往多种。策略空间极其庞大，且在线分配须满足预算约束。此外，人们永远无法观测同一用户在不同策略下的响应，这增加了策略制定过程的不确定性。先前工作未能应对这些挑战。本文将以优惠券分配任务分解为两个子任务：用户意图检测任务与分配任务。相应地，我们提出一种两阶段解决方案：在第一阶段（检测阶段），我们提出一种新颖的瞬时意图检测网络（IIDN），以用户-优惠券特征为输入并预测用户实时意图；在第二阶段（分配阶段），我们将分配问题建模为多选择背包问题（MCKP），并利用检测阶段预测的意图给出计算高效的分配方法。我们进行了广泛的在线与离线实验，结果表明所提框架的优越性，该框架已为平台带来巨大收益并持续在线运行。
引用
@article{arxiv.2008.09982,
title = {Spending Money Wisely: Online Electronic Coupon Allocation based on Real-Time User Intent Detection},
author = {Liangwei Li and Liucheng Sun and Chenwei Weng and Chengfu Huo and Weijun Ren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.09982},
year = {2020}
}