2-5 基于双重神经网络的异质性因果效应的模型构建及应用 - 周小羽 快手

总结

异质性因果效应（HTE）的概念

• 定义：异质性因果效应（HTE）是指不同个体对同一实验的反应存在差异。
• 例子：例如，给用户发放美妆折扣券，不同用户（如性别、年龄等）的响应效果会有所不同。

难点

• 统计检验：如何估计不同个体对实验的响应差异。
• 非线性模型：如何通过非线性模型捕捉不同个体响应的差异性。
• 实际应用中的问题：
  • 如何确定推送多少条消息给用户。
  • 粉丝数量增加时，新增的每一批粉丝带来的作品生产量是否相同。
  • 大部分用户的响应效果接近于0，哪些用户具有显著的正向响应。

应用

• 涨粉与生产：基于双重神经网络（DNN）的预测，可以确定每个作者应增加多少粉丝以最大化未来一周的作品生产量。
• 推送消息：基于DML和DNN的预测，可以预测不同推送次数下用户的行为变化。

关键结论

• DNN + HTE 的应用：
  • 探索收益天花板问题。
  • 帮助业务规划资源。
  • 调整定价策略。
  • 提高分析结果的稳健性。
  • 跨模型比较模型表现。
  • 探究特征X对HTE的影响是否显著。

希望以上总结能够帮助您更好地理解和应用该研报的内容。