論文の概要: Shopping in the Multiverse: A Counterfactual Approach to In-Session Attribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.10087v1
• Date: Mon, 20 Jul 2020 13:32:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 13:40:25.028496
• Title: Shopping in the Multiverse: A Counterfactual Approach to In-Session Attribution
• Title（参考訳）: マルチバースでのショッピング: インセッション属性に対する対実的アプローチ
• Authors: Jacopo Tagliabue and Bingqing Yu
• Abstract要約: 我々は,eコマースにおける現場検索エンジンのインセッション帰属の課題に対処する。 我々は、この問題を因果的反事実推論と表現し、そのアプローチをルールベースのシステムと対比する。 本研究では, 自然言語クエリを同じ空間で効果的に表現し, 因果的寄与を評価するために「探索介入」をどのように行うかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.09170287691728
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We tackle the challenge of in-session attribution for on-site search engines in eCommerce. We phrase the problem as a causal counterfactual inference, and contrast the approach with rule-based systems from industry settings and prediction models from the multi-touch attribution literature. We approach counterfactuals in analogy with treatments in formal semantics, explicitly modeling possible outcomes through alternative shopper timelines; in particular, we propose to learn a generative browsing model over a target shop, leveraging the latent space induced by prod2vec embeddings; we show how natural language queries can be effectively represented in the same space and how "search intervention" can be performed to assess causal contribution. Finally, we validate the methodology on a synthetic dataset, mimicking important patterns emerged in customer interviews and qualitative analysis, and we present preliminary findings on an industry dataset from a partnering shop.
• Abstract（参考訳）: 我々は,eコマースにおける現場検索エンジンの収益化の課題に取り組む。 問題を因果的反事実推論として表現し,マルチタッチ帰属文献から業界設定と予測モデルからルールベースシステムへアプローチを対比する。 特に,prod2vec埋め込みによって引き起こされる潜在空間を活用して,ターゲットショップ上で生成的ブラウジングモデルを学ぶことを提案し,自然言語クエリを同じ空間で効果的に表現する方法と,因果貢献を評価するために「検索介入」をどのように行うかを示す。 最後に,この手法を合成データセット上で検証し,顧客面接や質的分析で出現する重要なパターンを模倣し,パートナーショップからの産業データセットについて予備的な知見を提示する。

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