論文の概要: Hidden Representation Clustering with Multi-Task Representation Learning towards Robust Online Budget Allocation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00959v1
• Date: Sun, 01 Jun 2025 11:09:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:33.810108
• Title: Hidden Representation Clustering with Multi-Task Representation Learning towards Robust Online Budget Allocation
• Title（参考訳）: ロバストオンライン予算配分に向けたマルチタスク表現学習による隠れ表現クラスタリング
• Authors: Xiaohan Wang, Yu Zhang, Guibin Jiang, Bing Cheng, Wei Lin,
• Abstract要約: マーケティング最適化は、一般的にオンライン予算配分問題として定式化され、ユーザーの成長を促進する重要な要因となっている。 本稿では,クラスタの観点から問題を解く新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.524699372749957
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Marketing optimization, commonly formulated as an online budget allocation problem, has emerged as a pivotal factor in driving user growth. Most existing research addresses this problem by following the principle of 'first predict then optimize' for each individual, which presents challenges related to large-scale counterfactual prediction and solving complexity trade-offs. Note that the practical data quality is uncontrollable, and the solving scale tends to be tens of millions. Therefore, the existing approaches make the robust budget allocation non-trivial, especially in industrial scenarios with considerable data noise. To this end, this paper proposes a novel approach that solves the problem from the cluster perspective. Specifically, we propose a multi-task representation network to learn the inherent attributes of individuals and project the original features into high-dimension hidden representations through the first two layers of the trained network. Then, we divide these hidden representations into $K$ groups through partitioning-based clustering, thus reformulating the problem as an integer stochastic programming problem under different total budgets. Finally, we distill the representation module and clustering model into a multi-category model to facilitate online deployment. Offline experiments validate the effectiveness and superiority of our approach compared to six state-of-the-art marketing optimization algorithms. Online A/B tests on the Meituan platform indicate that the approach outperforms the online algorithm by 0.53% and 0.65%, considering order volume (OV) and gross merchandise volume (GMV), respectively.
• Abstract（参考訳）: マーケティング最適化は、一般的にオンライン予算配分問題として定式化され、ユーザーの成長を促進する重要な要因となっている。 既存の研究の多くは、個別に「最初に予測し、最適化する」という原則に従うことでこの問題に対処している。 実用的なデータ品質は制御不能であり、解決スケールは数千万に達する傾向にある点に注意が必要だ。 したがって、既存の手法は、特にかなりのデータノイズを伴う産業シナリオにおいて、ロバストな予算配分を非自明にしている。 そこで本研究では,クラスタの観点から問題を解く新しい手法を提案する。 具体的には、個人固有の属性を学習し、トレーニングネットワークの最初の2層を通して、元の特徴を高次元の隠れ表現に投影するマルチタスク表現ネットワークを提案する。 そして,これらの隠蔽表現を分割に基づくクラスタリングにより$K$群に分割し,その問題を異なる全予算の下で整数確率的プログラミング問題として再構成する。 最後に,表現モジュールとクラスタリングモデルをマルチカテゴリモデルに蒸留し,オンライン展開を容易にする。 オフライン実験は6つの最先端マーケティング最適化アルゴリズムと比較して,我々のアプローチの有効性と優位性を検証する。 Meituanプラットフォーム上でのオンラインA/Bテストでは、注文数(OV)と総商品数(GMV)を考慮すると、この手法がオンラインアルゴリズムの0.53%と0.65%を上回っていることを示している。

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