Recommender Systems (RS) spelar en viktig roll i tillämpningar som e-handel och streaming av innehåll på begäran. Forskningen om RS har främst fokuserat på kundperspektivet, d.v.s. exakt förutsägelse av användarpreferenser och maximering av användarverktyg. Som ett resultat, de flesta befintliga tekniker är inte uttryckligen byggd för intäktsmaximering, det primära affärsmål företag. I detta arbete utforskar och utnyttjar vi en ny koppling mellan RS och lönsamheten i ett företag. Eftersom rekommendationer kan ses som en informationskanal mellan ett företag och dess kunder är det intressant och viktigt att undersöka hur man gör strategiska dynamiska rekommendationer som leder till största möjliga intäkter. I detta syfte föreslår vi en ny intäktsmodell som tar hänsyn till en rad olika faktorer, inklusive priser, värderingar, mättnadseffekter och konkurrens mellan produkter. Enligt denna modell studerar vi problemet med att hitta intäktsmaximerande rekommendationsstrategier över en ändlig tidshorisont. Vi visar att detta problem är NP-hård, men approximation garantier kan erhållas för en något avslappnad version, genom att upprätta en elegant anslutning till matroid teori. Med tanke på den oöverkomligt höga komplexiteten hos approximationsalgoritmen, designar vi också intelligenta heuristiker för det ursprungliga problemet. Slutligen genomför vi omfattande experiment på två verkliga och syntetiska dataset och visar effektiviteten, skalbarheten och effektiviteten våra algoritmer, och att de avsevärt överträffar flera intuitiva baslinjer.
En av dessa är skapandet av dynamiska rekommendationer för maximering av intäktsreferensen som tar hänsyn till en rad olika faktorer, inklusive priser, värdering, mättnadseffekt och konkurrens mellan olika produkter.
Show Me the Money: Dynamic Recommendations for Revenue Maximization
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}