論文の概要: TSCAN: Context-Aware Uplift Modeling via Two-Stage Training for Online Merchant Business Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18881v1
• Date: Sat, 26 Apr 2025 10:00:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.032332
• Title: TSCAN: Context-Aware Uplift Modeling via Two-Stage Training for Online Merchant Business Diagnosis
• Title（参考訳）: TSCAN:オンラインマーチャントビジネス診断のための2段階トレーニングによるコンテキストアウェアアップリフトモデリング
• Authors: Hangtao Zhang, Zhe Li, Kairui Zhang,
• Abstract要約: 2段階トレーニングアプローチ(TSCAN)に基づく文脈認識アップリフトモデルを提案する。 第1段階では、IPMの処理規則化と確率スコア予測を含む、CAN-Uと呼ばれるアップリフトモデルを訓練する。 第2段階では、等張出力層を用いて昇降効果を直接モデル化するCAN-Dモデルを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8438369256032416
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A primary challenge in ITE estimation is sample selection bias. Traditional approaches utilize treatment regularization techniques such as the Integral Probability Metrics (IPM), re-weighting, and propensity score modeling to mitigate this bias. However, these regularizations may introduce undesirable information loss and limit the performance of the model. Furthermore, treatment effects vary across different external contexts, and the existing methods are insufficient in fully interacting with and utilizing these contextual features. To address these issues, we propose a Context-Aware uplift model based on the Two-Stage training approach (TSCAN), comprising CAN-U and CAN-D sub-models. In the first stage, we train an uplift model, called CAN-U, which includes the treatment regularizations of IPM and propensity score prediction, to generate a complete dataset with counterfactual uplift labels. In the second stage, we train a model named CAN-D, which utilizes an isotonic output layer to directly model uplift effects, thereby eliminating the reliance on the regularization components. CAN-D adaptively corrects the errors estimated by CAN-U through reinforcing the factual samples, while avoiding the negative impacts associated with the aforementioned regularizations. Additionally, we introduce a Context-Aware Attention Layer throughout the two-stage process to manage the interactions between treatment, merchant, and contextual features, thereby modeling the varying treatment effect in different contexts. We conduct extensive experiments on two real-world datasets to validate the effectiveness of TSCAN. Ultimately, the deployment of our model for real-world merchant diagnosis on one of China's largest online food ordering platforms validates its practical utility and impact.
• Abstract（参考訳）: ITE推定における主要な課題は、サンプル選択バイアスである。 従来のアプローチでは、IPM(Integral Probability Metrics)や再重み付け、確率スコアモデリングといった治療規則化技術を使用してバイアスを軽減する。 しかし、これらの正規化は望ましくない情報損失をもたらし、モデルの性能を制限する可能性がある。 さらに、治療効果は外部の状況によって異なり、既存の手法はこれらの文脈的特徴を十分に扱ったり利用したりするのに不十分である。 これらの問題に対処するために、CAN-UとCAN-DサブモデルからなるTSCAN(Two-Stage Training approach)に基づくコンテキスト・アウェア・アップリフトモデルを提案する。 第1段階では、IPMの処理規則化と確率スコア予測を含むCAN-Uと呼ばれるアップリフトモデルを訓練し、反ファクト的なアップリフトラベルを持つ完全なデータセットを生成する。 第2段階では、等速出力層を用いてアップリフト効果を直接モデル化し、正規化成分に依存しないCAN-Dモデルを訓練する。 CAN-Dは、上記の正則化に関連する負の影響を回避しつつ、実例を補強することでCAN-Uが推定した誤差を適応的に補正する。 さらに,2段階のプロセス全体を通じてコンテキスト認識注意層を導入し,処理,商店,コンテキストの特徴間の相互作用を管理し,異なるコンテキストで異なる処理効果をモデル化する。 TSCANの有効性を検証するために、2つの実世界のデータセットについて広範な実験を行った。 最終的に、中国最大のオンライン食品注文プラットフォームの1つに実際の商人診断のためのモデルが配備されたことにより、その実用性と影響が検証された。

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