論文の概要: MMCE: A Framework for Deep Monotonic Modeling of Multiple Causal Effects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03753v1
- Date: Wed, 02 Apr 2025 01:51:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-08 14:09:22.988584
- Title: MMCE: A Framework for Deep Monotonic Modeling of Multiple Causal Effects
- Title（参考訳）: MMCE:多重因果効果の深部モノトニックモデリングのためのフレームワーク
- Authors: Juhua Chen, Karson shi, Jialing He, North Chen, Kele Jiang,
- Abstract要約: 本稿では,新しい観測データモデリングと評価フレームワークを提案する。
複数の因果効果を同時にモデル化し、異常分布下でのモデリング精度を大幅に向上させることができる。
オフライン分析とオンライン実験の結果は 結果の有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.44938884406455726
- License:
- Abstract: When we plan to use money as an incentive to change the behavior of a person (such as making riders to deliver more orders or making consumers to buy more items), the common approach of this problem is to adopt a two-stage framework in order to maximize ROI under cost constraints. In the first stage, the individual price response curve is obtained. In the second stage, business goals and resource constraints are formally expressed and modeled as an optimization problem. The first stage is very critical. It can answer a very important question. This question is how much incremental results can incentives bring, which is the basis of the second stage. Usually, the causal modeling is used to obtain the curve. In the case of only observational data, causal modeling and evaluation are very challenging. In some business scenarios, multiple causal effects need to be obtained at the same time. This paper proposes a new observational data modeling and evaluation framework, which can simultaneously model multiple causal effects and greatly improve the modeling accuracy under some abnormal distributions. In the absence of RCT data, evaluation seems impossible. This paper summarizes three priors to illustrate the necessity and feasibility of qualitative evaluation of cognitive testing. At the same time, this paper innovatively proposes the conditions under which observational data can be considered as an evaluation dataset. Our approach is very groundbreaking. It is the first to propose a modeling framework that simultaneously obtains multiple causal effects. The offline analysis and online experimental results show the effectiveness of the results and significantly improve the effectiveness of the allocation strategies generated in real world marketing activities.
- Abstract（参考訳）: 人の振舞いを変えるインセンティブとしてお金を使う(ライダーにより多くの注文を届けさせる、消費者により多くのアイテムを購入するなど)場合、この問題の一般的なアプローチは、コスト制約下でROIを最大化するために、2段階のフレームワークを採用することです。
第1段階では、個別の価格応答曲線を得る。
第2段階では、ビジネス目標とリソース制約が正式に表現され、最適化問題としてモデル化されます。
第1ステージは非常に重要なものです。
それはとても重要な質問に答えることができます。
この疑問は、インセンティブがどれだけインセンティブをもたらすか、ということだ。
通常、因果モデリングは曲線を得るために用いられる。
観測データのみの場合、因果モデリングと評価は非常に困難である。
いくつかのビジネスシナリオでは、複数の因果効果を同時に得る必要があります。
本稿では,複数の因果効果を同時にモデル化し,異常分布下でのモデリング精度を大幅に向上する新しい観測データモデリング・評価フレームワークを提案する。
RCTデータがないと、評価は不可能に思える。
本稿では,認知テストの質的評価の必要性と実現可能性を示すために,3つの先行事例を要約する。
同時に,本論文では,観測データを評価データセットとみなす条件を革新的に提案する。
私たちのアプローチはとても画期的です。
複数の因果効果を同時に得るモデリングフレームワークを提案するのは,これが初めてである。
オフライン分析とオンライン実験の結果は,実世界のマーケティング活動において生成したアロケーション戦略の有効性を著しく向上させる。
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