論文の概要: Bayesian Methods for Media Mix Modelling with shape and funnel effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05587v5
• Date: Sat, 20 Jan 2024 13:47:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 20:17:49.305422
• Title: Bayesian Methods for Media Mix Modelling with shape and funnel effects
• Title（参考訳）: 形状とファンネル効果を考慮したメディア混合モデリングのためのベイズ法
• Authors: Javier Marin
• Abstract要約: この研究は、気体の運動論の基礎となるマクスウェル・ボルツマン方程式の潜在的利用を探求することを目的としている。 本稿では,これらの方程式を階層型ベイズモデルに組み込んで,広告の文脈における消費者行動を分析することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In recent years, significant progress in generative AI has highlighted the important role of physics-inspired models that utilize advanced mathematical concepts based on fundamental physics principles to enhance artificial intelligence capabilities. Among these models, those based on diffusion equations have greatly improved image quality. This study aims to explore the potential uses of Maxwell-Boltzmann equation, which forms the basis of the kinetic theory of gases, and the Michaelis-Menten model in Marketing Mix Modelling (MMM) applications. We propose incorporating these equations into Hierarchical Bayesian models to analyse consumer behaviour in the context of advertising. These equation sets excel in accurately describing the random dynamics in complex systems like social interactions and consumer-advertising interactions.
• Abstract（参考訳）: 近年、生成AIの大きな進歩は、基礎物理学の原理に基づく高度な数学的概念を応用し、人工知能の能力を高める物理にインスパイアされたモデルの重要な役割を強調している。 これらのモデルの中で、拡散方程式に基づくモデルは画像品質を大幅に改善した。 本研究は, 気体の運動論の基礎となるマクスウェル・ボルツマン方程式と, マーケティング・ミックス・モデリング(MMM)応用におけるミカエル・メンテンモデルの可能性を検討することを目的とする。 本稿では,これらの方程式を階層ベイズモデルに組み込んで,消費者行動の分析を行う。 これらの方程式セットは、社会的相互作用や消費者広告的相互作用のような複雑なシステムのランダムなダイナミクスを正確に記述する上で優れている。

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