LTV预估 | 深度学习PLTV之开山鼻祖ZILN

🤣这一集让我们欢迎基于深度学习的pltv方法：ZILN，ZILN可以说是后面很多研究的参考方法，我看了好几篇最新的pltv论文，都是基于ZILN来做的。

✅【arxiv-2019 谷歌 ZILN】《A Deep Probabilistic Model for Customer Lifetime Value Prediction》

• 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1912.07753
• 官方代码tf：添加链接描述
• torch实现代码参考：添加链接描述

1 精简总结

用零膨胀对数正态分布拟合ltv分布，模型结构为DNN，模型输出3元素(付费概率，均值，标准差)，以此3元素计算loss与pltv。

2 背景&挑战：

• 1、许多用户只付费一次，在预测周期内不再付费，导致预测目标值中出现大量的零值。

• 2、对于在预测周期内再次付费的用户，ltv波动非常大，ltv分布高度不均匀（长尾）。一些大R用户的付费金额会比普通用户多几个数量级。