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楼主: LeonRGNW
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 楼主| LeonRGNW 2021-8-7 08:13:20 来自APP | 只看该作者
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亚青青青 发表于 2021-08-06 09:44:25
楼主收到通知了没 过了嘛
木有zszs
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RebeccaluckYIUJ 2021-10-22 08:05:56 | 只看该作者
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今天刚面完,同样的题,后悔没早点看到LZ的分享。区别就是sql一开始面试官就说user可能会对应不同的country,要想方法去避免double counting的问题。
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Frances0412 2021-12-21 13:13:00 | 只看该作者
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RebeccaluckYIUJ 发表于 2021-10-21 16:05
今天刚面完,同样的题,后悔没早点看到LZ的分享。区别就是sql一开始面试官就说user可能会对应不同的country ...

请问怎么避免double counting啊?相当于不同的user可能来自于不同的country?
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einslu 2022-1-20 02:44:04 | 只看该作者
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感谢感谢
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empireyc 2023-10-10 06:36:57 | 只看该作者
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其实我个人的想法是有点像uplift 但是其实更简单就是相当于三个OLS,我们想要投放给顾客更likley 去转化。
所以就根据历史数据,我们去建立三个pipeline , or even Xgboost 你用softprob 一个就搞定了。预测用户转化的probablity 。
如果我们是三个model ,-baidu 1point3acres
我们就看同一个用户在我们sumulate 的data set 里面,在X = 早中晚 哪一个概率高。就可以那个时间给他发。
..
为了加分 我们甚至可以说,如果为了更细致 我们甚至可以根据feature improtance 去看哪一个date 和早中晚的关系,content 和早中晚的关系。
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