Статья: НЕЙРОННЫЕ ПРОЦЕССЫ ХОУКСА ДЛЯ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ ИНТЕНСИВНОСТИ И ОПТИМИЗАЦИИ МАРКЕТИНГОВЫХ СТРАТЕГИЙ В УСЛОВИЯХ ОГРАНИЧЕННОГО ДОСТУПА К ДАННЫМ (2025)

Читать онлайн

Статья посвящена разработке интерпретируемой нейронной модели на основе процессов Хоукса с механизмами внимания для анализа динамики прослушиваний музыкальных произведений на цифровых платформах. В работе обосновывается актуальность оценки эффективности маркетинговых стратегий в условиях ограниченного доступа к данным, вызванного регуляторными ограничениями. Рассмотрены текущие проблемы сбора и обработки информации, включая временные метки событий и категориальные переменные, такие как источник прослушивания, возрастная группа и время суток. Изучены эмпирические исследования пользовательского поведения, выделены группы «специалистов», «генералистов» и интенсивных пользователей, подчеркивающие необходимость учета разнообразия потребления и эффектов самовозбуждения.

Детально проанализирована эконометрическая модель повторяющегося дискретного выбора, представлена динамика спроса как агрегированного счетчика событий с учетом доли пересматривающих потребителей и эндогенных факторов. Охарактеризованы ограничения традиционных подходов, включая модели Pareto/NBD и классические процессы Хоукса, связанные с независимостью событий и экспоненциальным ростом параметров. Выделены преимущества предлагаемой модели, интегрирующей векторные представления и трансформерную архитектуру для захвата самовозбуждения и ингибирования.

Важным моментом исследования выступает методология, включающая предобработку данных, моделирование интенсивности с расширением на маркированные события, разделение на обучающую и валидационную выборки, оценку качества через остаточный анализ и метрики регрессии. Представлены механизмы раздельного обучения категорий событий и оценки важности независимых переменных через веса внимания. Статья содержит анализ ядер воздействия, суммарного влияния типов событий и оптимальных временных лагов. Планируемые результаты отражены в таблицах и диаграммах, демонстрирующих асимметрию влияний и практическую ценность для оптимизации кампаний.

Сделаны выводы о способности модели преодолевать ограничения данных, обеспечивая точное прогнозирование динамики поведения и симуляцию сценариев. Непрерывный анализ интенсивности позволит выявить эффекты лояльности и насыщения, способствуя повышению отдачи от маркетинговых вложений в цифровой экономике. Диагностика временной структуры отклика определит возможности адаптивных стратегий, четко очерчивая границы воздействия модели на оптимизацию таргетинга.

Ключевые фразы: нейронные процессы хоукса, механизмы внимания, моделирование пользовательского поведения, ЦИФРОВЫЕ ПЛАТФОРМЫ, оценка интенсивности, МАРКЕТИНГОВЫЕ СТРАТЕГИИ, временная динамика, векторные представления, оптимизация таргетинга
Автор (ы): Украинский Константин Викторович (Ukrainskiy K. V.)
Журнал: НОВОЕ В ЭКОНОМИЧЕСКОЙ КИБЕРНЕТИКЕ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Экономика
УДК
330.47. Теория информации в экономике. Экономическая информатика
519.246.5. Статистика точечных процессов
Для цитирования:
УКРАИНСКИЙ К. В. НЕЙРОННЫЕ ПРОЦЕССЫ ХОУКСА ДЛЯ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ ИНТЕНСИВНОСТИ И ОПТИМИЗАЦИИ МАРКЕТИНГОВЫХ СТРАТЕГИЙ В УСЛОВИЯХ ОГРАНИЧЕННОГО ДОСТУПА К ДАННЫМ // НОВОЕ В ЭКОНОМИЧЕСКОЙ КИБЕРНЕТИКЕ. 2025. № 4
Текстовый фрагмент статьи
Моя история просмотров (10)
Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.