Contextual Bandits for Maximizing Stimulated Word-of-Mouth Rewards

En 3 lignesFramework de bandit contextuel multi-bras pour optimiser le bouche-à-oreille stimulé via réseaux sociaux. L'approche apprend les probabilités individuelles de débordement (spillover) et classe les utilisateurs connectés pour maximiser les récompenses. Expériences sur données réelles montrent une amélioration de la précision de ciblage et des récompenses par rapport aux méthodes baseline.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain