Benchmarking for Deep Uplift Modeling in Online Marketing
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Liu, Dugang, Tang, Xing, Qiao, Yang, Liu, Miao, Sun, Zexu, He, Xiuqiang, Ming, Zhong |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
End-to-End Cost-Effective Incentive Recommendation under Budget Constraint with Uplift Modeling
di: Sun, Zexu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Zexu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Rankability-enhanced Revenue Uplift Modeling Framework for Online Marketing
di: He, Bowei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: He, Bowei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Robustness-enhanced Uplift Modeling with Adversarial Feature Desensitization
di: Sun, Zexu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Sun, Zexu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Robust Uplift Modeling with Large-Scale Contexts for Real-time Marketing
di: Sun, Zexu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Zexu, et al.
Pubblicazione: (2025)
OptDist: Learning Optimal Distribution for Customer Lifetime Value Prediction
di: Weng, Yunpeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Weng, Yunpeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Predict-Then-Optimize Customer Allocation Framework for Online Fund Recommendation
di: Tang, Xing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tang, Xing, et al.
Pubblicazione: (2025)
Evaluating Uplift Modeling under Structural Biases: Insights into Metric Stability and Model Robustness
di: Yang, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yang, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
FedMM: Federated Collaborative Signal Quantization for Multi-Market CTR Prediction
di: Zhang, Jun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Jun, et al.
Pubblicazione: (2026)
M$^3$TN: Multi-gate Mixture-of-Experts based Multi-valued Treatment Network for Uplift Modeling
di: Sun, Zexu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Zexu, et al.
Pubblicazione: (2024)
BoRA: Towards More Expressive Low-Rank Adaptation with Block Diversity
di: Li, Shiwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Shiwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Beyond Higher Rank: Token-wise Input-Output Projections for Efficient Low-Rank Adaptation
di: Li, Shiwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Shiwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Retrieve-then-Adapt: Retrieval-Augmented Test-Time Adaptation for Sequential Recommendation
di: Tang, Xing, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tang, Xing, et al.
Pubblicazione: (2026)
Touch the Core: Exploring Task Dependence Among Hybrid Targets for Recommendation
di: Tang, Xing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tang, Xing, et al.
Pubblicazione: (2024)
Expected Transaction Value Optimization for Precise Marketing in FinTech Platforms
di: Weng, Yunpeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Weng, Yunpeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Masked Random Noise for Communication Efficient Federated Learning
di: Li, Shiwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Shiwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Comparative Study of Model Adaptation Strategies for Multi-Treatment Uplift Modeling
di: Zhang, Ruyue, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Ruyue, et al.
Pubblicazione: (2025)
We Have It Covered: A Resampling-based Method for Uplift Model Comparison
di: Liu, Yang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Yang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Treatment-Aware Hyperbolic Representation Learning for Causal Effect Estimation with Social Networks
di: Cui, Ziqiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cui, Ziqiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Graph Neural Network with Two Uplift Estimators for Label-Scarcity Individual Uplift Modeling
di: Zhu, Dingyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhu, Dingyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Entire Chain Uplift Modeling with Context-Enhanced Learning for Intelligent Marketing
di: Huang, Yinqiu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Yinqiu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Guardrailed Uplift Targeting: A Causal Optimization Playbook for Marketing Strategy
di: Sapru, Deepit
Pubblicazione: (2025)
di: Sapru, Deepit
Pubblicazione: (2025)
Exploring Test-time Scaling via Prediction Merging on Large-Scale Recommendation
di: Lyu, Fuyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lyu, Fuyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
TSCAN: Context-Aware Uplift Modeling via Two-Stage Training for Online Merchant Business Diagnosis
di: Zhang, Hangtao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Hangtao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Jointly Optimizing Debiased CTR and Uplift for Coupons Marketing: A Unified Causal Framework
di: Yang, Siyun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yang, Siyun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Hadamard-Riemannian Optimization for Margin-Variance Ensemble
di: Jin, Zexu
Pubblicazione: (2025)
di: Jin, Zexu
Pubblicazione: (2025)
UTBoost: Gradient Boosted Decision Trees for Uplift Modeling
di: Gao, Junjie, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Gao, Junjie, et al.
Pubblicazione: (2023)
Enhancing Uplift Modeling in Multi-Treatment Marketing Campaigns: Leveraging Score Ranking and Calibration Techniques
di: Park, Yoon Tae, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Park, Yoon Tae, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fusion Matters: Learning Fusion in Deep Click-through Rate Prediction Models
di: Zhang, Kexin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Kexin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Uplift Modeling Under Limited Supervision
di: Panagopoulos, George, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Panagopoulos, George, et al.
Pubblicazione: (2024)
Offline Imitation Learning with Variational Counterfactual Reasoning
di: He, Bowei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: He, Bowei, et al.
Pubblicazione: (2023)
Hessian-Free Online Certified Unlearning
di: Qiao, Xinbao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qiao, Xinbao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optimizing Feature Set for Click-Through Rate Prediction
di: Lyu, Fuyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lyu, Fuyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
A New Transformation Approach for Uplift Modeling with Binary Outcome
di: Li, Kun, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Kun, et al.
Pubblicazione: (2023)
Hierarchical Contextual Uplift Bandits for Catalog Personalization
di: Agrawal, Anupam, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Agrawal, Anupam, et al.
Pubblicazione: (2026)
Large Language Models for Multilingual Code Intelligence: A Survey
di: Jiang, Chao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jiang, Chao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Multi-Treatment Multi-Task Uplift Modeling for Enhancing User Growth
di: Wei, Yuxiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wei, Yuxiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Direct Profit Estimation Using Uplift Modeling under Clustered Network Interference
di: Akker, Bram van den
Pubblicazione: (2025)
di: Akker, Bram van den
Pubblicazione: (2025)
FairUDT: Fairness-aware Uplift Decision Trees
di: Zahid, Anam, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zahid, Anam, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Large-Scale Empirical Comparison of Meta-Learners and Causal Forests for Heterogeneous Treatment Effect Estimation in Marketing Uplift Modeling
di: Singh, Aman
Pubblicazione: (2026)
di: Singh, Aman
Pubblicazione: (2026)
Beyond Zero Initialization: Investigating the Impact of Non-Zero Initialization on LoRA Fine-Tuning Dynamics
di: Li, Shiwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Shiwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
End-to-End Cost-Effective Incentive Recommendation under Budget Constraint with Uplift Modeling
di: Sun, Zexu, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Rankability-enhanced Revenue Uplift Modeling Framework for Online Marketing
di: He, Bowei, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Robustness-enhanced Uplift Modeling with Adversarial Feature Desensitization
di: Sun, Zexu, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Robust Uplift Modeling with Large-Scale Contexts for Real-time Marketing
di: Sun, Zexu, et al.
Pubblicazione: (2025) -
OptDist: Learning Optimal Distribution for Customer Lifetime Value Prediction
di: Weng, Yunpeng, et al.
Pubblicazione: (2024)