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    智能营销增益(Uplift Modeling)模型——模型介绍(一)

    文章目录 1 Uplift Modeling与reponse model模型的差异 1.1 增益模型与响应模型的差异 1.2 增益模型与响应模型的混淆 1.3 业务疑问与需求 1.3.1 多维度建模 1.3.2 在一个预测模型上再做uplift modeling相当于是在下单意愿高的用户中再筛选persuadable用户,其实实践上没有太大必要。 传统的response model以转化为多分类问题解决,但uplift modeling难以简单转化为多分类问题。 此外,个性化广告推送也依赖长期和短期的用户行为特征构建。 4 实践案例 4.1 优惠券发放Demo 【智能营销增益模型(Uplift Modeling)的原理与实践】一文案例 这里有一个优惠券发放的例子 。 4.4 如何选择最佳的Uplift值 参考文章:用机器学习来提升你的用户增长:第八步,Uplift模型 使用文章数据:karamanbk/data.csv 在这个例子中,类别的映射如下,多分类模型:

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    笔记︱目标人群优选的Look-aLike Modeling案例集锦

    我们把这种基于种子用户进行相似人群扩展的过程称之为 「look-alike modeling」。所以,look-alike 并不是某种特定的算法,而是一类建模方法的统称。 几种上了规模的模型:spark-ALS,itemCF等 结合业务来看,也有一些场景/活动促销非常特殊,需要结合时点,需要单独建模,可见[1.1.6] ---- 文章目录 1 阿里技术 Look-aLike Modeling Lookalike 在爱奇艺广告投放中的应用 8.1 基于标签选择的Lookalike算法 8.2 基于机器学习的Lookalike算法 9 参考文献 ---- 1 阿里技术 Look-aLike Modeling 「Campaign-Agnostic Expansion」 框架主要是利用实体进行扩展,比如 Data Mining 可以扩展到 Big Data 和 Machine Learning。

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    05.RAID-Cyber Threat Intelligence Modeling Based on GCN

    这篇文章将详细介绍北航老师发表在RAID 2020上的论文《Cyber Threat Intelligence Modeling Based on Heterogeneous Graph Convolutional 原文标题:Cyber Threat Intelligence Modeling Based on Heterogeneous Graph Convolutional Network 原文作者:Jun GAN的前世今生(Goodfellow) [AI安全论文] 04.NLP知识总结及NLP论文撰写之道——Pvop老师 [AI安全论文] 05.RAID-Cyber Threat Intelligence Modeling 异构威胁智能建模(Heterogeneous Threat Intelligence Modeling) 使用异构信息网络来建模不同类型的IOC,引入各种元路径捕获异构IOC之间的相互依赖关系,描述更全面的网络威胁事件概况 讨论 Data Availability Model Extensibility High-level Semantic Relations Security Knowledge Reasoning Ⅶ

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