🤣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。文章目录1 精简总结2 背景挑战：3 方法：实验：思考：✅【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。
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