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官方账号arXiv cs.LG@Akshay Kekuda, Shreeranjani Srirangamsridharan, Ishan Bhatt, Yanan Cao, Sinduja Subramaniam, Evren Korpeoglu, Kaushiki Nag, Kannan Achan
推荐理由：电商推荐系统新方法：用生存模型替代多分类器，复购预测更准确且模型更轻量。
复购预测
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8月31日
09:08
研究使用生存模型替代传统二分类器，预测客户复购时间。在大型生鲜电商平台测试了30多种配置，发现边际风险率随时间递减(k≈0.9)。Log-Normal模型获得最佳排序性能，而Exponential AFT模型校准误差低至1e-4。单个AFT模型可替代3个二分类器，使用量减少约3倍。