論文の概要: Split: Inferring Unobserved Event Probabilities for Disentangling Brand-Customer Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04445v1
• Date: Tue, 8 Dec 2020 14:31:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-17 05:50:52.881122
• Title: Split: Inferring Unobserved Event Probabilities for Disentangling Brand-Customer Interactions
• Title（参考訳）: Split: ブランドと顧客のインタラクションを遠ざけるために、観測されていないイベント確率を推論する
• Authors: Ayush Chauhan, Aditya Anand, Shaddy Garg, Sunny Dhamnani, Shiv Kumar Saini
• Abstract要約: 多くの場合、データは複数のイベントで構成された複合イベントのみを含んでいます。 ひとつのアプローチは、関心のないイベントのプロキシとして複合イベントを使用することだ。 本稿では,複合イベントに関する情報と複合イベントの集約データに基づいて,興味のあるイベントを識別する直接的アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Often, data contains only composite events composed of multiple events, some observed and some unobserved. For example, search ad click is observed by a brand, whereas which customers were shown a search ad - an actionable variable - is often not observed. In such cases, inference is not possible on unobserved event. This occurs when a marketing action is taken over earned and paid digital channels. Similar setting arises in numerous datasets where multiple actors interact. One approach is to use the composite event as a proxy for the unobserved event of interest. However, this leads to invalid inference. This paper takes a direct approach whereby an event of interest is identified based on information on the composite event and aggregate data on composite events (e.g. total number of search ads shown). This work contributes to the literature by proving identification of the unobserved events' probabilities up to a scalar factor under mild condition. We propose an approach to identify the scalar factor by using aggregate data that is usually available from earned and paid channels. The factor is identified by adding a loss term to the usual cross-entropy loss. We validate the approach on three synthetic datasets. In addition, the approach is validated on a real marketing problem where some observed events are hidden from the algorithm for validation. The proposed modification to the cross-entropy loss function improves the average performance by 46%.
• Abstract（参考訳）: 多くの場合、データは複数のイベントからなる複合イベントのみを含む。 例えば、検索広告クリックはブランドによって観察されるが、顧客が表示した検索広告(アクション可能な変数)はしばしば観察されない。 そのような場合、観測されていないイベントでは推論は不可能である。 これは、マーケティングアクションが、収益と有償のデジタルチャネルを乗っ取るときに発生する。 同様の設定は、複数のアクターが相互作用する多数のデータセットに発生する。 ひとつのアプローチは、関心のないイベントのプロキシとして複合イベントを使用することだ。 しかし、これは無効な推論につながる。 本稿では,複合イベントに関する情報と複合イベントの集約データ(例)に基づいて,興味のあるイベントを識別する,直接的なアプローチをとる。 検索広告の総数)。 この研究は、軽度の条件下で、観測されていない事象の確率をスカラー因子まで同定することによって文献に寄与する。 我々は、通常、出来高や有料のチャンネルから利用可能な集計データを用いて、スカラー係数を識別する手法を提案する。 この因子は、通常のクロスエントロピー損失に損失項を加えることによって同定される。 このアプローチを3つの合成データセットで検証する。 さらに、このアプローチは、検証のためにアルゴリズムから観測されたイベントが隠されている実際のマーケティング問題で検証される。 クロスエントロピー損失関数の修正は平均性能を46%向上させる。

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