論文の概要: DISCO: An End-to-End Bandit Framework for Personalised Discount Allocation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06433v3
• Date: Wed, 12 Jun 2024 21:51:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 11:35:08.679365
• Title: DISCO: An End-to-End Bandit Framework for Personalised Discount Allocation
• Title（参考訳）: DISCO:パーソナライズド・ディスカウント・アロケーションのためのエンド・ツー・エンド・エンド・バンド・フレームワーク
• Authors: Jason Shuo Zhang, Benjamin Howson, Panayiota Savva, Eleanor Loh,
• Abstract要約: DISCOは、ASOSのパーソナライズされたディスカウントコードアロケーションのためのエンドツーエンドのコンテキストラジットフレームワークである。 従来のトンプソンサンプリングアルゴリズムを整数プログラムに統合することで適応する。 グローバルな制約にもかかわらず、探索を効果的に実施し、時間とともにパフォーマンスを向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4999444543328293
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Personalised discount codes provide a powerful mechanism for managing customer relationships and operational spend in e-commerce. Bandits are well suited for this product area, given the partial information nature of the problem, as well as the need for adaptation to the changing business environment. Here, we introduce DISCO, an end-to-end contextual bandit framework for personalised discount code allocation at ASOS. DISCO adapts the traditional Thompson Sampling algorithm by integrating it within an integer program, thereby allowing for operational cost control. Because bandit learning is often worse with high dimensional actions, we focused on building low dimensional action and context representations that were nonetheless capable of good accuracy. Additionally, we sought to build a model that preserved the relationship between price and sales, in which customers increasing their purchasing in response to lower prices ("negative price elasticity"). These aims were achieved by using radial basis functions to represent the continuous (i.e. infinite armed) action space, in combination with context embeddings extracted from a neural network. These feature representations were used within a Thompson Sampling framework to facilitate exploration, and further integrated with an integer program to allocate discount codes across ASOS's customer base. These modelling decisions result in a reward model that (a) enables pooled learning across similar actions, (b) is highly accurate, including in extrapolation, and (c) preserves the expected negative price elasticity. Through offline analysis, we show that DISCO is able to effectively enact exploration and improves its performance over time, despite the global constraint. Finally, we subjected DISCO to a rigorous online A/B test, and find that it achieves a significant improvement of >1% in average basket value, relative to the legacy systems.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされた割引コードは、Eコマースにおける顧客関係と運用費用を管理するための強力なメカニズムを提供する。 帯域幅は、問題の部分的な情報の性質と変化するビジネス環境への適応の必要性から、この製品領域に適している。 本稿では,ASOSにおけるパーソナライズされたディスカウントコードアロケーションのための,エンド・ツー・エンドのコンテキスト・バンディット・フレームワークであるdisCOを紹介する。 DISCOは従来のトンプソンサンプリングアルゴリズムを整数プログラムに統合し、運用コストの制御を可能にする。 バンディット学習は高次元の動作で悪くなることが多いため、我々は低次元の動作と文脈表現の構築に焦点をあてた。 さらに、価格と販売の関係を保存し、価格の低下(「価格弾力性」)に応じて顧客が購入を増加させるモデルの構築も検討した。 これらの目的は、ニューラルネットワークから抽出されたコンテキスト埋め込みと組み合わせて、連続的な(無限武装の)アクション空間を表現するために放射基底関数を使用することによって達成された。 これらの特徴表現は、探究を容易にするためにトンプソンサンプリングフレームワーク内で使われ、さらに整数プログラムと統合されてASOSの顧客ベース全体で割引コードを割り当てた。 これらのモデル決定は、報酬モデルをもたらす。 (a)類似の行動にまたがるプール学習を可能にする。 (b)外挿を含む高精度で、かつ、 (c)期待される負の価格弾性を保存する。 オフライン解析により、グローバルな制約にもかかわらず、DisCOは探索を効果的に実行し、時間とともにその性能を向上させることができることを示す。 最後に,disCOを厳格なオンラインA/Bテストに適用し,従来のシステムと比較して,平均バスケット値が1%に向上したことを確認した。

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