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作者 詹姆斯李的帖子

詹姆斯李

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James Lee是Uber Marketplace团队的数据科学经理,致力于Rider激励措施,优步传递和优步奖励。他爱好因果机学习和实验。

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用户营销中有效优化的异构因果学习

W. Y. Zou.S. duJ. Lee.J. Pedersen.
用户营销是基于消费者的互联网公司的关键重点。学习算法是有效优化增加用户参与的营销活动,并促进与相关产品的交叉营销。通过使用奖励吸引用户,营销方法有效地促进所需产品中的用户活动。奖励产生的大量成本可以通过增加未来收入增加。[...][PDF]
2020.

用因果学习改善用户保留

S. duJ. Lee.F.渴戈阿里奥扎
用户保留是消费者的互联网公司的关键重点,促销是一种有效的杠杆,可以提高保留。然而,公司依赖于非因果流失预测,以捕获异质性或常规A / B测试以捕获平均治疗效果。本文提出了异质处理效果优化框架,以捕获异质性和因果效应。[...][PDF]
SIGKDD知识发现和数据挖掘会议(kdd.),2019年

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