SLRM-Knoten

Mit dem Knoten für das lernfähige Antwortmodell (SLRM - Self-Learning Response Model) können Sie ein Modell erstellen, das Sie während der Erweiterung des Datasets ständig aktualisieren bzw. neu schätzen können, ohne dass Sie das Modell jedes Mal anhand des vollständigen Datasets neu erstellen müssen. Dies ist beispielsweise dann nützlich, wenn Sie mehrere Produkte führen und ermitteln möchten, welches Produkt ein Kunde mit der größten Wahrscheinlichkeit kauft, wenn Sie es ihm anbieten. Mit diesem Modell können Sie prognostizieren, welche Angebote für die Kunden am geeignetsten sind und mit welcher Wahrscheinlichkeit die Angebote angenommen werden.

Sie können das Modell zunächst mit einem kleinen Dataset mit zufällig ausgewählten Angeboten und den Reaktionen auf diese Angebote erstellen. Wenn das Dataset größer wird, kann das Modell aktualisiert werden, wodurch es besser in der Lage ist, die geeignetsten Angebote für Kunden und die Wahrscheinlichkeit, dass diese angenommen werden, auf der Grundlage anderer Eingabefelder, wie Alter, Geschlecht, Beruf und Einkommen, zu prognostizieren. Die verfügbaren Angebote können Sie ändern, indem Sie sie im Knoten hinzugefügen bzw. entfernen. Es ist also nicht erforderlich, das Zielfeld des Datasets zu ändern.

Vor der Ausführung eines SLRM-Knotens müssen Sie die Ziel- und Zielantwortfelder in den Knoteneigenschaften angeben. Das Zielfeld muss den Speichertyp "Zeichenfolge", nicht "Numerisch" aufweisen. Beim Zielantwortfeld muss es sich um ein Flag handeln. Der Wahr-Wert des Flag zeigt die Annahme, der Falsch-Wert die Ablehnung des Angebots an.

Beispiel. Ein Finanzinstitut möchte profitablere Ergebnisse erzielen, indem jedem Kunden das Angebot zugeordnet wird, das mit der größten Wahrscheinlichkeit angenommen wird. Mit einem lernfähigen Modell können Sie basierend auf früheren Werbeaktionen Merkmale von Kunden ermitteln, die mit hoher Wahrscheinlichkeit positiv antworten werden. Sie können damit das Modell auch basierend auf den aktuellsten Kundenantworten in Echtzeit aktualisieren.