論文の概要: Multi-Purchase Behavior: Modeling, Estimation and Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.08055v2
- Date: Sat, 5 Aug 2023 18:46:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-09 18:10:22.337528
- Title: Multi-Purchase Behavior: Modeling, Estimation and Optimization
- Title（参考訳）: マルチ購入行動:モデリング、推定、最適化
- Authors: Theja Tulabandhula, Deeksha Sinha, Saketh Reddy Karra, Prasoon Patidar
- Abstract要約: 本稿では,Bundle-MVL-Kファミリーと呼ばれる,同種の選択モデルのマルチ購入ファミリを提案する。
このモデルに対して最適化されたレコメンデーションを効率的に計算するバイナリ検索に基づく反復戦略を開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9337154228221861
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study the problem of modeling purchase of multiple products and utilizing
it to display optimized recommendations for online retailers and e-commerce
platforms.
We present a parsimonious multi-purchase family of choice models called the
Bundle-MVL-K family, and develop a binary search based iterative strategy that
efficiently computes optimized recommendations for this model. We establish the
hardness of computing optimal recommendation sets, and derive several
structural properties of the optimal solution that aid in speeding up
computation. This is one of the first attempts at operationalizing
multi-purchase class of choice models. We show one of the first quantitative
links between modeling multiple purchase behavior and revenue gains. The
efficacy of our modeling and optimization techniques compared to competing
solutions is shown using several real world datasets on multiple metrics such
as model fitness, expected revenue gains and run-time reductions. For example,
the expected revenue benefit of taking multiple purchases into account is
observed to be $\sim5\%$ in relative terms for the Ta Feng and UCI shopping
datasets, when compared to the MNL model for instances with $\sim 1500$
products. Additionally, across $6$ real world datasets, the test log-likelihood
fits of our models are on average $17\%$ better in relative terms. Our work
contributes to the study multi-purchase decisions, analyzing consumer demand
and the retailers optimization problem. The simplicity of our models and the
iterative nature of our optimization technique allows practitioners meet
stringent computational constraints while increasing their revenues in
practical recommendation applications at scale, especially in e-commerce
platforms and other marketplaces.
- Abstract（参考訳）: オンライン小売業者やeコマースプラットフォーム向けに最適化されたレコメンデーションを表示するために、複数の商品の購入をモデル化する問題を調査した。
本稿では,Bundle-MVL-Kファミリと呼ばれる類似のマルチ購入モデル群を提案し,このモデルに対して最適化されたレコメンデーションを効率的に計算するバイナリ検索に基づく反復戦略を開発する。
最適な推奨集合の計算の難しさを確立し,計算の高速化を支援する最適解のいくつかの構造的性質を導出する。
これは、選択モデルのマルチ購入クラスを運用する最初の試みの1つである。
複数の購入行動のモデリングと収益の獲得との間には,最初の定量的な関連性を示す。
モデル適合性, 予測収益率, 実行時間短縮など, 実世界の複数のデータセットを用いて, 競合するソリューションと比較して, モデリングおよび最適化手法の有効性を示す。
例えば、複数の購入を考慮に入れると期待される収益利益は、$\sim 1500$のインスタンスのmnlモデルと比較すると、ta fengおよびutiショッピングデータセットの相対的な観点で$\sim5\%である。
さらに、実世界のデータセット6ドルに対して、我々のモデルのテストログのような適合度は、相対的に平均17セント%以上である。
本研究は, マルチ購入決定, 消費者需要分析, 小売店最適化問題に寄与する。
モデルの単純さと最適化手法の反復的な性質により、実践者は厳しい計算上の制約を満たしながら、大規模、特にeコマースプラットフォームや他のマーケットプレースでの実用的な推奨アプリケーションで収入を増加させます。
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