論文の概要: DCRMTA: Unbiased Causal Representation for Multi-touch Attribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08875v2
• Date: Mon, 5 Feb 2024 08:43:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 03:05:56.390432
• Title: DCRMTA: Unbiased Causal Representation for Multi-touch Attribution
• Title（参考訳）: DCRMTA:マルチタッチ属性のための曖昧な因果表現
• Authors: Jiaming Tang
• Abstract要約: MTA(Multi-touch Attribution)は、現在、各広告の変換行動に対する貢献を公平に評価する上で重要な役割を担っている。 これまでの研究は、利用者の好みに起因したバイアスを排除し、変換モデルのバイアスのない仮定を達成しようと試みてきた。 本稿では、ユーザ特徴がコンバージョンに与える影響を再定義し、MTAのための新しいエンドツーエンドのap-proachであるDeep Causal Representationを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2417342411475111
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-touch attribution (MTA) currently plays a pivotal role in achieving a fair estimation of the contributions of each advertising touchpoint to-wards conversion behavior, deeply influencing budget allocation and advertising recommenda-tion. Previous works attempted to eliminate the bias caused by user preferences to achieve the unbiased assumption of the conversion model. The multi-model collaboration method is not ef-ficient, and the complete elimination of user in-fluence also eliminates the causal effect of user features on conversion, resulting in limited per-formance of the conversion model. This paper re-defines the causal effect of user features on con-versions and proposes a novel end-to-end ap-proach, Deep Causal Representation for MTA (DCRMTA). Our model focuses on extracting causa features between conversions and users while eliminating confounding variables. Fur-thermore, extensive experiments demonstrate DCRMTA's superior performance in converting prediction across varying data distributions, while also effectively attributing value across dif-ferent advertising channels.
• Abstract（参考訳）: MTA(Multi-touch Attribution)は、現在、各広告タッチポイントの変換行動に対する貢献を公平に評価し、予算配分や広告推薦に深く影響している。 以前の研究は、変換モデルの偏りのない仮定を達成するために、ユーザの好みに起因するバイアスを取り除こうとした。 マルチモデル協調方式は効率的ではなく、ユーザインフルエンスを完全に排除することで、変換に対するユーザ特徴の因果効果も排除され、変換モデルの性能が制限される。 本稿では,コンバージョンにおけるユーザ特徴の因果効果を再定義し,mta (deep causal representation for mta) を提案する。 本モデルは,共起変数を排除しつつ,変換とユーザ間の因果関係を抽出することに焦点を当てる。 さらに、DCRMTAが様々なデータ分布にまたがって予測を変換する際の優れた性能を示すとともに、ディフフェレント広告チャネル間で効果的に価値をもたらすことを示す。

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