Fugu-MT 論文翻訳(概要): Billion-user Customer Lifetime Value Prediction: An Industrial-scale Solution from Kuaishou

論文の概要: Billion-user Customer Lifetime Value Prediction: An Industrial-scale Solution from Kuaishou

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.13358v1
Date: Mon, 29 Aug 2022 04:05:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-30 14:23:20.018745
Title: Billion-user Customer Lifetime Value Prediction: An Industrial-scale Solution from Kuaishou
Title（参考訳）: 10億人の顧客生涯価値予測 - kuaishouによる産業規模のソリューション
Authors: Kunpeng Li, Guangcui Shao, Naijun Yang, Xiao Fang, Yang Song
Abstract要約: 顧客ライフタイムバリュー(英:Customer Life Time Value、LTV)は、単一のユーザがビジネスにもたらすことができる総収入である。 LTVのモデリングは、複雑で変更可能なデータ分散のため、難しい問題である。我々は、異なる時間帯のLTV間の順序依存をモデル化する秩序依存モノトニックネットワーク(ODMN)を導入する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.31651596803956
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Customer Life Time Value (LTV) is the expected total revenue that a single user can bring to a business. It is widely used in a variety of business scenarios to make operational decisions when acquiring new customers. Modeling LTV is a challenging problem, due to its complex and mutable data distribution. Existing approaches either directly learn from posterior feature distributions or leverage statistical models that make strong assumption on prior distributions, both of which fail to capture those mutable distributions. In this paper, we propose a complete set of industrial-level LTV modeling solutions. Specifically, we introduce an Order Dependency Monotonic Network (ODMN) that models the ordered dependencies between LTVs of different time spans, which greatly improves model performance. We further introduce a Multi Distribution Multi Experts (MDME) module based on the Divide-and-Conquer idea, which transforms the severely imbalanced distribution modeling problem into a series of relatively balanced sub-distribution modeling problems hence greatly reduces the modeling complexity. In addition, a novel evaluation metric Mutual Gini is introduced to better measure the distribution difference between the estimated value and the ground-truth label based on the Lorenz Curve. The ODMN framework has been successfully deployed in many business scenarios of Kuaishou, and achieved great performance. Extensive experiments on real-world industrial data demonstrate the superiority of the proposed methods compared to state-of-the-art baselines including ZILN and Two-Stage XGBoost models.
Abstract（参考訳）: customer life time value (ltv) は、1人のユーザーがビジネスに持ち込むことのできる総収入である。さまざまなビジネスシナリオにおいて、新規顧客獲得時の運用上の決定に広く使用されている。 LTVのモデリングは、複雑で変更可能なデータ分散のため、難しい問題である。既存のアプローチでは、後方特徴分布から直接学習するか、以前の分布を強く仮定した統計モデルを活用するかのどちらかで、どちらも変更可能な分布を捉えることができない。本稿では,産業レベルのLTVモデリングソリューションの完全なセットを提案する。具体的には、異なる時間帯のLTV間の順序依存をモデル化し、モデル性能を大幅に改善する秩序依存モノトニックネットワーク(ODMN)を提案する。さらに,重度不均衡な分散モデリング問題を,相対的にバランスの取れた部分分散モデリング問題に変換し,モデリングの複雑さを大幅に低減する,分割・解法に基づくマルチ分散マルチエキスパート(mdme)モジュールを導入する。さらに,ロレンツ曲線に基づいて,推定値と接地トラスラベルとの分布差をよりよく測定するために,新しい評価基準であるMutual Giniを導入する。 ODMNフレームワークはKuaishouの多くのビジネスシナリオでうまくデプロイされ、優れたパフォーマンスを実現しています。 ZILNやTwo-Stage XGBoostモデルを含む最先端のベースラインと比較して,実世界の産業データに対する広範な実験により提案手法の優位性が示された。

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