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LTV预估 | 多分布自适应网络MDAN
😄不得不说,腾讯在这方面还是有挺多论文的哈~文章目录1 精简总结2 背景挑战3 方法4 实验(ltv7)✅【PAKDD-2024 腾讯 MDAN】《MDAN: Multi-distribution Adaptive Networks for LTV Prediction》论文链接:添加链接描述1 精简总结1、根据输入特征生成不同ltv分布对应的embedding。2、根据输入特征生成不同ltv分布对应的权重,该权重可和预先根据ltv分桶好的档位标签计算ce_loss。3、上述对应权重和embedding进行加权生成聚合embedding,再经过fc得到pltv,和ltv标签计算ltv_mse_loss。4、loss:ce_loss,ltv_mse_loss,dissim_loss (在同个batch内,用于学习使得ltv分布对应的聚合embedding的差异和ltv值的差异保持一致)。注:dissim_loss有点对比学习的味道,但其本质是用连续标签差异去监督 embedding 相似度矩阵的关系结构对齐,属于结构保持型度量学习。广义上可以叫它"软标签的对比学习",但它不是 InfoNCE (标签是离散二值)那种判别式对比学习;2 背景挑战稀疏性:付费数据不平衡,大多数用户不付费。差异性:大R消费金额大,与普通付费用户分布有差异,二八定律。3 方法
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