用户增长全局最优化和评估

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已于 2022-04-04 20:33:13 修改 · 657 阅读

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#用户增长 #最优化 #拉格朗日 #对偶问题

于 2022-04-04 20:29:40 首次发布

这篇博客探讨了在用户增长中如何寻找全局最优决策，涉及到干预场景如push、优惠券和红点提示的约束条件，通过求解分组背包问题来优化，并介绍了使用KKT条件和对偶问题的方法。效果评估部分提到了AB实验和Uplift Curve/Cost Curve作为离线评测手段。

说完用户增长整体框架，个体的因果推断预测，接下来是根据个体的预估，求解全局最优解，得到最优决策。

1. 干预场景

干预变量(比如淘宝的业务场景)：

push - 整体约束：下行条数、点击率约束；个体周期频控
优惠券 - 约束：核销成本；发放限制
红点/气泡 - 约束：区域展示次数；个体周期频控

2. 全局最优决策 [wiki] [kkt]

3. 求解-分组背包问题

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