論文の概要: BBE-LSWCM: A Bootstrapped Ensemble of Long and Short Window Clickstream Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16155v3
• Date: Fri, 22 Mar 2024 09:14:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 00:17:07.119305
• Title: BBE-LSWCM: A Bootstrapped Ensemble of Long and Short Window Clickstream Models
• Title（参考訳）: BBE-LSWCM:ロングウィンドウおよびショートウィンドウクリックストリームモデルのブートストラップアンサンブル
• Authors: Arnab Chakraborty, Vikas Raturi, Shrutendra Harsola,
• Abstract要約: 本稿では,QBOのような製品におけるリアルタイムの顧客イベント予測問題に対するクリックストリームモデリングフレームワークの開発について考察する。 我々は,低レイテンシ,低コスト,堅牢なアンサンブルアーキテクチャ(BBE-LSWCM)を開発した。 他のベースライン手法と比較して、2つの重要なリアルタイム事象予測問題に対して提案手法の優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.04681661603096333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of developing a clickstream modeling framework for real-time customer event prediction problems in SaaS products like QBO. We develop a low-latency, cost-effective, and robust ensemble architecture (BBE-LSWCM), which combines both aggregated user behavior data from a longer historical window (e.g., over the last few weeks) as well as user activities over a short window in recent-past (e.g., in the current session). As compared to other baseline approaches, we demonstrate the superior performance of the proposed method for two important real-time event prediction problems: subscription cancellation and intended task detection for QBO subscribers. Finally, we present details of the live deployment and results from online experiments in QBO.
• Abstract（参考訳）: QBOのようなSaaS製品において、リアルタイムの顧客イベント予測問題に対するクリックストリームモデリングフレームワークを開発する際の問題点を考察する。 我々は、より長い歴史的ウィンドウ(例えば、ここ数週間)からの集約されたユーザ行動データと、最近のパスト(例えば、現在のセッション)の短いウィンドウ上のユーザ活動を組み合わせた、低レイテンシで費用効率で堅牢なアンサンブルアーキテクチャ(BBE-LSWCM)を開発します。 他のベースラインアプローチと比較して,QBO加入者に対するサブスクリプションキャンセルとタスク検出という2つの重要なリアルタイムイベント予測問題に対して,提案手法の優れた性能を示す。 最後に、QBOにおけるオンライン実験の結果とライブ配信の詳細について述べる。

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