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AWS分享基于上下文老虎机的获客漏斗个性化方法
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先了解这件事
报道摘要
Amazon Payments 在 Amazon SageMaker AI 上部署多目标上下文 multi-armed bandit 模型，对获客漏斗的 application start、submission、approval 三阶段同时进行个性化内容选择，每个阶段各跑一个 LinUCB 模型并通过线性组合 UCB 分数选出最优内容。
摘自 AWS Machine Learning Blog
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 BlogAmazon Payments 在 AWS 上用上下文 bandit 优化获客漏斗转化
Amazon Payments 在 Amazon SageMaker AI 上部署多目标上下文 multi-armed bandit 模型，对获客漏斗的 application start、submission、approval 三阶段同时进行个性化内容选择，每个阶段各跑一个 LinUCB 模型并通过线性组合 UCB 分数选出最优内容。