FCS 11(4) 文章 | 时间敏感的转化率预测

2017 年 10 月 10 日 FCS 计算机科学前沿

导读

在电子商务网站中，产品推荐被认为是商业智能的核心任务而备受关注。其中，定向技术使个性化的广告推荐成为可能，根据上下文信息和用户的反馈信息，在线广告系统将广告投放给最有可能给予反馈的用户。

转化率是评价广告或推荐的最有效的评价指标。“转化”这个词指的是将浏览用户变为真正消费者的行为，转化率则是执行特定行为的用户所占的比例,特定行为包括购买、注册或搜索等。产品实际转化周期与应用的目标转化周期之间的不匹配，这一问题一直是影响现有推荐算法的顽固问题。

为解决一个具有挑战性的问题“如何在给定时间段内为用户进行产品推荐以最大化转化率”，本文提出了一个基于排名的时间敏感的转化率预测模型（rTCP）。该模型同时考虑了推荐相关性和转化时间。

文章采用了生存分析中的生存时间模型，通过结合用户偏好等背景信息，对转化时间进行建模，并将时间预测个性化。文章提出了一种新颖的混合生存时间模型，进一步拟合转化间隔的复杂性。本文在真实数据集上开展的实验，说明了文章所提出的rTCP模型的优势，并证明了它在广告和产品推荐的时间敏感转换率预测中的有效性。

文章精要

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Frontiers of Computer Science

期刊封面_icon.jpg Frontiers of Computer Science 是由教育部主管、高等教育出版社和德国 Springer 公司共同出版的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊，双月刊，全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为李未院士，执行主编为熊璋教授和周志华教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和中国科学引文数据库（CSCD）核心库等收录，为 CCF 推荐期刊；两次入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”。