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AWS 分享 Amazon Payments 用多目标上下文 bandit 优化获客漏斗实践
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AI 综述
AWS Machine Learning Blog 发布文章，介绍 Amazon Payments 在 Amazon SageMaker AI 上使用多目标 contextual 多臂老虎机（MAB）优化产品获客漏斗的实践。该方法选择 LinUCB 策略，并针对获客漏斗中的申请、提交、审批三个阶段分别建模，通过线性组合各阶段的 UCB 分数来优化整个漏斗的转化效果。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- AWS Machine Learning BlogAWS 上如何用 contextual bandits 优化获客漏斗转化率
Amazon Payments 在 Amazon SageMaker AI 上用多目标 contextual 多臂老虎机（MAB）优化产品获客漏斗，选择 LinUCB 策略，并按申请、提交、审批三个阶段分别建模、线性组合 UCB 分数以优化整个漏斗。
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