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提升多样化营销中的单调建模：借助时空自适应感知
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了基于对比学习的时空表示学习（CSRL）在阿里巴巴饿了么平台的应用，提升了点击率0.88%。同时探讨了在线位置服务、地理群组建模及动态选择和定价策略，提出多种优化算法，显著提高了在线业务的效果和成本效益。
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关键要点
- 基于对比学习的时空表示学习（CSRL）在阿里巴巴饿了么平台的应用提高了0.88%的点击率。
- 提出了选址偏好提取器（StPE）和时空信息过滤器（StIF）模块，提升了CSPM的性能。
- 设计了Fragment and Integrate Network（FIN）以解决时空信息表示和用户行为处理的问题，FIN在饿了么的推荐广告系统中部署后，点击率提高了5.7%。
- 提出了GeoGrouse地理群组特定建模方法，研究用户偏好的通用知识和群组特定知识，验证了方法的有效性。
- 针对在线旅游平台的营销问题，提出基于背包问题优化的新型提升建模技术，成功提高了目标结果。
- 提出了一种基于数据驱动的营销预算配置框架，支持多种业务约束并在阿里巴巴集团取得成功应用。
- 研究了动态选择和定价户外投递的算法，能节约20.8%的成本，相比静态策略节约8.1%的成本。
- 提出了一种新的推理增强的离线模型优化方法（ROMO），在约束模型优化问题中表现优异。
❓
延伸问答
时空表示学习（CSRL）在饿了么的应用效果如何？
CSRL在饿了么的应用提高了0.88%的点击率。
Fragment and Integrate Network（FIN）是什么？
FIN是一种新型时空建模范式，旨在解决时空信息表示和用户行为处理的问题。
GeoGrouse方法的主要研究内容是什么？
GeoGrouse方法研究用户偏好的通用知识和群组特定知识，验证了其有效性。
如何提高在线旅游平台的营销效果？
通过基于背包问题优化的新型提升建模技术，可以提高在线旅游平台的营销效果。
动态选择和定价户外投递的算法有什么优势？
该算法能节约20.8%的成本，相比静态策略节约8.1%的成本。
推理增强的离线模型优化方法（ROMO）有什么特点？
ROMO通过检索离线数据集并聚合相关样本来提供可信的预测，表现优异。
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