arXiv · cs.AI· Surya Ramachandiran·· 8 天前AI 评分26
Next Best Action：用因果约束离线 RL 优化商业行动定向
Next Best Action: Causal Constrained Offline RL for Business Action Targeting
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Surya Ramachandiran
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.26817v1
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AI 导读
研究者将 Next Best Action 系统建模为约束马尔可夫决策过程（CMDP），并在其线性规划形式中融合对客户动态估计的离策略因果校正，使策略在最大化长期价值的同时显式执行业务约束，影子价格还可量化公平性等约束的经济权衡。在网约车优惠券定向案例中，以 RFM 阶段定义客户状态，基于离策略评估，优化后的策略比估计行为策略提升客户生命周期价值（LTV）19%，比短视基线提升 8%。该框架与具体动作无关，可扩展至多种干预措施。
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