כתבה
arXiv cs.LG ·
PPDL: פרקטיקה חדשה לצפייה מולטיפלקסית לשימור משתמשים בפלטפורמת וידאו קצר
PPDL: A Real-world Industrial User Retention Ratio Forecasting Framework Integrating Physical Priors with Deep Learning
פרקטיקה חדשה לצפייה מולטיפלקסית לשימור משתמשים בפלטפורמת וידאו קצר. הפרקטיקה, שנקראת PPDL, משלבת פריורים פיזיקליים עם למידת רשתות עמוקות. הפרקטיקה נבחנה בנתחי מערכת תעשייתיים, והתוצאות הראו שהיא משפרת את התוצאות בהשוואה לפתרונות קיימים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.13789v1 Announce Type: new Abstract: In multi-channel paid user acquisition, early and accurate prediction of user retention at the channel level is crucial for optimizing budget allocation. User retention curves display a pronounced temporal pattern: an initial period of high churn transitions into long-term stability. This pattern is further characterized by regular fluctuations attributable to seasonality and exhibits high serial autocorrelation. These intrinsic properties make such curves highly suitable for analysis within a time-series forecasting framework. However, forecasting user retention ratio for large-scale short-video platform faces three major challenges: significant heterogeneity across channels, pronounced global trend of decay followed by saturation, and short
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית