智能投放算法笔记（S/X-Learner & Uplift tree）
1 S/X-Learner
1.1 S/X-Learner算法概述
S/X-Learner是一种基于强化学习的算法，用于在线广告的智能自动投放。其包含两个组成部分:
- S-Learner: 评估每个广告的预期点击率(CTR)
- X-Learner: 评估每个广告的真实商业价值
1.2 从强化学习角度理解
S/X-Learner是一种基于强化学习的off-policy评估算法，用于在强化学习问题中对评估值函数进行更准确的估计。其主要思想是同时优化和组合两个learner:
- S-Learner:用于拟合和优化状态价值函数V(s)。它通过回归模型对观测到的状态样本进行建模，并使用重要性采样技术来纠正off-policy中行为策略和目标策略不匹配造成的偏差。
- X-Learner:用于直接学习动作价值函数Q(s，a)。它不需要重要性采样比例，通过交替更新状态-动作价值函数Q(s，a)和状态价值函数V(s)来提高评估精度。
S/X-Learner通过同时学习和优化上述两个Learner，既利用了行为策略生成的样本，又通过纠偏和交叉优化降低了方差和偏差，从而实现了off-policy评估的高精度和高效率。
1.3 S/X-Learner算法在智能营销中的应用
智能营销中，可以将产品推荐看作强化学习中的决策过程，使用S/X-Learner构建用户响应模型，用以指导网站个性化产品推荐。具体建模思路如下:
- 将用户特征向量映射为状态表示s，不同推荐产品编码为动作a。
- 用户对推荐产品的点击、购买等反馈作为奖励r。
- 使用用户历史行为日志数据进行模型训练。
- S-Learner对每个用户状态进行建模，评估状态价值函数V(s)。
- X-Learner对不同推荐动作进行建模，学习动作价值函数Q(s，a)。
- 通过两种Learner的交替训练，得到一个精确的用户响应模型。
- 根据Q(s，a)给用户推荐价值最高的产品。
这种建模方式充分利用了S/X-Learner处理大规模状态和动作空间的优势。同时可以融合用户特征等先验知识，实现个性化精准营销。
1.4 S/X-Learner与深度学习 technique 对比
与S/X-Learner等强化学习方法相比，当前智能营销领域中基于深度神经网络的端到端技术更为先进与主流。主要优势包括:
- 更强大的特征学习和表达能力，自动提取数据的高级特征。
- 更好的泛化性，端到端方式少依赖问题形式，更易扩展。
- 更高效的分布式实现，满足工业级应用需求。
- 可以引入多种技巧，如元学习、对偶学习等以提升学习效率。
- 已有多项成功商业化应用，如Deep Rec系统。
当然，S/X-Learner等传统方法也有其独特价值，可发挥特征工程等方面的优势，与深度学习技术进行有效融合可成为未来发展方向。
2 Uplift tree
2.1 算法介绍
Uplift tree算法是一种用于建立uplift model的决策树方法。该模型主要用于评估个体化的治疗效应(treatment effect)，即某种操作或干预对样本的效果增益。
在营销场景下，uplift tree可以用于识别哪些用户从营销活动中可以获得更大的转化提升。
2.2 算法原理
Uplift tree算法的原理如下:
- 递归地对训练数据进行二叉分割，使得子节点中的数据更同质
- 优化的分割标准是最大化子节点的提升度量
- 树的叶节点给出四种组合的结果:
- 接受治疗的响应率
- 没有接受治疗的响应率
- 接受治疗的非响应率
- 没有接受治疗的非响应率
- 根据这四种组合结果可以计算出每个叶节点的提升效应值
2.3 与传统决策树的比较
Uplift tree与传统决策树有以下区别:
- Uplift tree的目标是评估治疗效果，而不是对结果变量建模预测
- 使用不同的分割标准和损失函数，考量提升度量
- 叶节点存储了四种组合的响应率，可以计算提升度
- 更关注提升度，而不是预测准确度
2.4 应用实例
一个典型的营销场景，可以这样应用uplift tree:
- 收集用户的数据和特征
- 准备一批有标记的用户和其营销响应情况
- 使用这些数据训练uplift tree模型
- 模型可以给出每个用户的营销响应提升预测
- 根据预测结果，选择可能响应提升最大的用户进行营销
2.5 与其他算法的比较
除了uplift tree，其他常见的uplift建模算法还有:
- Two Models Approach
- Causal Forest
- 基于XGBoost的模型
Uplift tree的优点是:
- 模型可解释性强
- 计算效率高
- 对异常值鲁棒性较好
缺点是:
- 表达能力较弱
- 易过拟合
- 无法直观地判断特征重要性
综合考虑，uplift tree是一个高效可解释的基础提升算法。结合随机森林或集成学习方法可以获得更准确和稳健的模型。
