論文の概要: Distribution Shift in Airline Customer Behavior during COVID-19

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14938v1
• Date: Mon, 29 Nov 2021 20:32:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-02 08:01:52.127098
• Title: Distribution Shift in Airline Customer Behavior during COVID-19
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルス感染時の航空顧客行動の分布変化
• Authors: Abhinav Garg, Naman Shukla, Lavanya Marla, Sriram Somanchi
• Abstract要約: 新型コロナウイルス感染拡大に伴う主要航空会社の顧客行動の変化について検討する。 我々は,この変化に影響を及ぼす要因を,Fast Generalized Subset ScanningとCausal Forestsを用いて,どの顧客が旅行・購入行動を変えたかを特定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.102549008237796
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditional AI approaches in customized (personalized) contextual pricing applications assume that the data distribution at the time of online pricing is similar to that observed during training. However, this assumption may be violated in practice because of the dynamic nature of customer buying patterns, particularly due to unanticipated system shocks such as COVID-19. We study the changes in customer behavior for a major airline during the COVID-19 pandemic by framing it as a covariate shift and concept drift detection problem. We identify which customers changed their travel and purchase behavior and the attributes affecting that change using (i) Fast Generalized Subset Scanning and (ii) Causal Forests. In our experiments with simulated and real-world data, we present how these two techniques can be used through qualitative analysis.
• Abstract（参考訳）: カスタマイズされた(個人化された)コンテキスト価格アプリケーションにおける従来のAIアプローチは、オンライン価格時のデータ分布がトレーニング中に観察されたものと似ていると仮定する。 しかし、特にcovid-19のような予期せぬシステムショックのため、顧客の購買パターンが動的であるため、実際にはこの仮定に違反する可能性がある。 新型コロナウイルス(covid-19)パンデミックにおける大手航空会社の顧客行動の変化を,共変量シフトとコンセプトドリフト検出問題と組み合わせて検討する。 どの顧客が旅行や購入の行動を変更したか、その変更に影響する属性を識別する。 (i)高速一般化部分集合走査及び (ii)因果樹林。 シミュレーションと実世界のデータを用いた実験で,この2つの手法が質的分析によってどのように利用できるかを示す。

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