Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Multi-class Ride-hailing Service Subsidy System Utilizing Deep Causal Networks

論文の概要: A Multi-class Ride-hailing Service Subsidy System Utilizing Deep Causal Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02065v1
Date: Sun, 4 Aug 2024 15:30:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-06 15:15:41.045228
Title: A Multi-class Ride-hailing Service Subsidy System Utilizing Deep Causal Networks
Title（参考訳）: ディープカジュアルネットワークを利用したマルチクラス配車サービスサブシディシステム
Authors: Zhe Yu, Chi Xia, Shaosheng Cao, Lin Zhou,
Abstract要約: 我々は, 消費者の弾性を異なる補助レベルで推定するために, 因果推論手法を用いる。補助金の妥当性と治療効果の関係を捉えるための消費者補助制度を導入する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.553838013411482
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In the ride-hailing industry, subsidies are predominantly employed to incentivize consumers to place more orders, thereby fostering market growth. Causal inference techniques are employed to estimate the consumer elasticity with different subsidy levels. However, the presence of confounding effects poses challenges in achieving an unbiased estimate of the uplift effect. We introduce a consumer subsidizing system to capture relationships between subsidy propensity and the treatment effect, which proves effective while maintaining a lightweight online environment.
Abstract（参考訳）: 配車業界では、補助金は主に消費者により多くの注文のインセンティブを与え、市場の成長を促進するために雇われている。消費者の弾力性を異なる補助レベルで推定するために因果推論技術が用いられている。しかし、共起効果の存在は、上昇効果の偏りのない見積もりを達成する上での課題を生じさせる。本稿では, 補助金の妥当性と治療効果の関係を把握し, 軽量なオンライン環境を維持しながら有効であることを実証する消費者助成制度を提案する。

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