학습에 영향력 행사

Interact 기본 제공 학습 모듈을 사용 중인 경우, 학습 속성 또는 신뢰수준 목록과 같은 표준 학습 구성을 벗어나 학습 출력에 영향을 줄 수 있습니다. 나머지 구성요소를 사용하는 동안 학습 알고리즘 구성요소를 재정의할 수 있습니다.

기본 오퍼 및 점수 재정의 테이블의 LikelihoodScore 및 AdjExploreScore 열을 사용하여 학습을 재정의할 수 있습니다. aci_scoringfeature 기능 스크립트를 사용하여 기본 오퍼 및 점수 재정의 테이블에 이 열을 추가할 수 있습니다. 이러한 재정의를 올바로 사용하려면 Interact 기본 제공 학습을 철저히 이해해야 합니다.

학습 모듈은 후보 오퍼 목록 및 후보 오퍼당 마케팅 점수를 사용하며 최종 계산에서 이를 사용합니다. 오퍼 목록은 고객이 오퍼를 수락할 가능성(수락 가능성)을 계산하는 데 학습 속성과 함께 사용됩니다. 학습 알고리즘은 탐색과 이용 간의 균형을 맞추기 위해 이러한 가능성과 프리젠테이션 기록 수를 사용하여 오퍼 가중치를 판별합니다. 마지막으로, 기본 제공 학습은 오퍼 가중치를 사용하고 최종 마케팅 점수를 곱해 최종 점수를 리턴합니다. 오퍼는 이 최종 점수별로 정렬됩니다.