典型文献
基于细粒度混杂平衡的营销效果评估方法
文献摘要：
营销效果评估是精准化市场营销的重要依据.虽然因果效应估计为营销效果评估提供了有效的研究框架,但现有因果效应估计方法主要针对群体因果效应评估问题而设计,在基于细粒度个体的因果效应评估时往往面临着用户时序特征描述困难、时序非时序混合特征混杂因子选择稳定性差等问题.针对上述问题,提出了细粒度混杂平衡的营销效果评估方法.首先,引入长短记忆神经网络对用户时序特征进行建模;然后,采用稀疏多层神经网络从时序和非时序属性等混杂因子中学习样本权重;最后,采用上阶段学习到的样本权重对营销效果进行独立评估.实验结果验证了本文提出的时序特征建模和近邻匹配思想可降低效果评估的偏差、提升稳定性,对于营销策略优化具有参考意义.
文献关键词：
营销效果评估;因果效应;混杂平衡;深度学习;时序特征
中图分类号：
作者姓名：
郑佳碧;杨振国;刘文印
作者机构：
广东工业大学 计算机学院, 广东 广州 510006;鹏城实验室 网络空间安全研究中心, 广东 深圳 518066
文献出处：
引用格式：
[1]郑佳碧;杨振国;刘文印-.基于细粒度混杂平衡的营销效果评估方法)[J].广东工业大学学报,2022(02):55-61
A类：
混杂平衡,营销效果评估
B类：
细粒度,效果评估方法,市场营销,因果效应,研究框架,估计方法,效应评估,时序特征,特征描述,混合特征,混杂因子,长短记忆神经网络,多层神经网络,样本权重,特征建模,近邻,营销策略优化
AB值：
0.207471
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