【摘 要】
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随着AI和大数据技术的高速发展,精准营销策略已成为新的趋势.传统的精准营销算法多基于响应模型,而响应模型只能定义相关性,不能表现因果性,导致基于响应模型的营销算法只能识别购买率高的客户而无法精准识别因营销行为促使购买率增加的客户.现如今,基于因果推断框架的Uplift模型逐渐成为解决这一问题的主流模型.其中,分布散度下的Uplift tree算法凭借直接对增量建模且表现良好的优点得到大家的一致认可
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随着AI和大数据技术的高速发展,精准营销策略已成为新的趋势.传统的精准营销算法多基于响应模型,而响应模型只能定义相关性,不能表现因果性,导致基于响应模型的营销算法只能识别购买率高的客户而无法精准识别因营销行为促使购买率增加的客户.现如今,基于因果推断框架的Uplift模型逐渐成为解决这一问题的主流模型.其中,分布散度下的Uplift tree算法凭借直接对增量建模且表现良好的优点得到大家的一致认可.然而,现实场景复杂多变,分布散度下的Uplift tree算法是基于预测标签为二元分类变量提出的,当数据标签变为连续型变量时,该算法效果并不尽如人意.因此,本文关注如何改进分布散度下的Uplift tree算法使其当标签为连续型变量时仍能表现优异,为精准营销的算法研究提供新的思路和启示.本文通过修改分布散度下的Uplift tree算法的节点分裂准则提出效用增量Uplift tree算法.具体为将原有分裂准则修改为最大化实验组与对照组人均效用差值的平方.首先,本文梳理了目前主流的Uplift模型几种算法,分析各个算法原理,使用条件以及优缺点.其次,本文考虑实际业务需求存在提升业务总效用即总收益这样的连续型标签数据作为算法目标以及文献梳理的结果,选取表现优异的分布散度下的Uplift tree算法作为基础,将其节点分裂准则修改为最大化实验组与对照组人均效用差值的平方,提出效用增量Uplift tree算法.同时,考虑到树模型容易过拟合的问题,本文采用K折交叉验证提升模型泛化性.最后,本文为验证新算法的有效性,将本文所提效用增量Uplift tree算法和Uplift模型主流的几种算法在多个连续型标签营销数据集上做对比实验.研究结果表明,本文提出的效用增量Uplift tree算法在两个对比实验中均表现最好,证实了在连续型标签营销数据集上该算法的有效性.这是因为本文所提算法通过修改分裂准则使得算法目标与实际业务目标更加一致.同时,实验结果也印证了精准识别营销敏感人群对提升营销投资回报率是有重要意义的,无差别的营销收益是远远不如精准营销带来的收益效果显著的,本文的研究为商家进行精准营销行为提供了算法上的相关启示,具有一定的实践意义.
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