Month: June 2017

Wird Dynamic Pricing das Online Business revolutionieren?

Die ersten Algorithmen, die sich mit dynamischen Preisen befassten, waren noch sehr rudimentär. Durch die Medien ging 2011 ein fataler Fehler beziehungsweise ein potentieller Lucky Shot. Zwei Drittanbieter haben auf Amazon das gleiche Buch angeboten. Der simple Algorithmus konnte damals noch überlistet werden und das Buch kostete 23 Mio. US-Dollar.

Mehr Abschlüsse durch Kompensation

money-coins-stack-wealth-50545Sowas darf natürlich nicht passieren – aber es passierte – warum? Die ersten Algorithmen zu diesem Thema widmeten sich vor allem der Konkurrenz. Wie viel Geld wird verlangt, wie lange gilt das Angebot, gibt es Rabatte oder Aktionen? Nach dem man sich von dieser Denkweise gelöst hat, wendete man sich dem Käufer zu. Dynamische Preise wurden für verschiedene Segmente, meist basierend auf soziografischen Eigenschaften, ausgespielt. Falls man von diesen Algorithmen profitiert, hat man sicherlich nichts dagegen etwas zu sparen. Findet man sich aber auf der anderen Seite wieder und muss mehr bezahlen, findet man das ganze sicherlich nicht so spaßig. Denn dort, wo man Low-Segment-Käufer gewinnt (niedrigere Gewinne macht), muss man mehr aus den High-Segment-Käufern herausholen (um niedrigere Gewinne zu kompensieren).

The Bigger Picture

 

 

pexels-photo-236093Zusammen mit der Entwicklung des persönlichen Home-Assistenten kann das ein spannendes Szenario werden. Wenn der Algorithmus lernt, dass einige Käufer wenig Zeit mit Preisvergleichen verbringen und lieber Produkte über den Home-Assistenten bestellen, wird er zum Pokerspieler. Er spekuliert auf ein bestimmtes Verhalten und macht einen guten Deal. Das Bestellen von Lebensmitteln wird dadurch auch zu einem Pokerspiel, wenn in der Zukunft automatisch bestimmte Produkte nachgekauft werden sollen.




Interessant?

Du fandest das spannend? Hier gibt es eine absolute Empfehlung zu einem Radio-Interview (englisch) mit Sven Brodmerkel (Professor, Bond University), Max Daniel (Executive Director, FRI Berlin) und Steve Wise (President,  Nonhuman Rights Project) mit dem Titel: Dynamic pricing – and should AI be granted “legal personhood”. Außerdem wird es demnächst  im Science Radar auch Updates zum Thema Dynamic Pricing geben.

Semantic Analysis mit Rhetoric Structure Theory

In unserer Rubrik Paper Review stellen wir euch aktuelle Paper aus dem Bereich Machine Learning vor. Wir fassen für euch das Wesentliche zusammen und ihr entscheidet selbst, ob ihr das Paper lesen wollt oder nicht. Viel Spaß!

Takeaways – Was ist neu

Bisherige Ansätze für Sentiment-Analyse nutzten entweder klassische Maschine-Learning-Verfahren oder aber Deep Learning mit regulären LSTM (Long Short Term Memory) Komponenten. Dieser Ansatz tauscht herkömmliche LSTMs mit, auf Rhetoric Structure Theory basierenden, RST-LSTM. Dadurch kann ein Uplift in der Genauigkeit erzielt werden. Hier gehts zum Paper.

Takeaways

  • Durch die Rhetoric Structure Theory ist es möglich, das Netz noch besser zu machen.
  • RST-LSTM werden anstatt linear in eine Baumstruktur geschalten. Dadurch können sie auch komplexere Texte verarbeiten.

Worum geht es

Der Aufbau der Experimentation-Pipeline. Auch die Optimierungsschritte "Leaf insertion" und "Node reordering" sind zu sehen. Quelle: Figure 3 of Sentiment analysis based on rhetorical structure theory: Learning deep neural networks from discourse trees

Der Aufbau der Experimentation-Pipeline. Auch die Optimierungsschritte “Leaf insertion” und “Node reordering” sind zu sehen. Quelle: Figure 3 of Sentiment analysis based on rhetorical structure theory: Learning deep neural networks from discourse trees

Im Gegensatz  zu vielen herkömmlichen Ansätzen wie N-Grams oder Bag-of-Words im Bereich der Sentiment Analysis (Stimmungsanalyse, Emotionsanalyse) benutzen die Autoren sogenannte “Discourse Trees”. Das bedeutet, es werden Phrasen nach semantischen Gesichtspunkten in einen Entscheidungsbaum gehangen und dann mit emotionalen Werten und Polarität versehen. Die Struktur nennen die Autoren RST-LSTM (Rhetoric Structure Theory – Long Short Term Memory). Dabei wird die natürliche Sprache in sogenannte EDUs (Elementary Discourse Units) hierarchisch eingeteilt.  Solche Strukturen haben sich bereits beim Zusammenfassen von Zeitungsartikeln bewährt.

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Links sieht man eine herkömmliche LSTM-Struktur. Rechts sieht man die hierachische Struktur wie sie in diesem Ansatz genutzt wird. Quelle: Figure 7 of Sentiment analysis based on rhetorical structure theory: Learning deep neural networks from discourse trees

Es wird ein neuronales Netz benutzt, das diese Abwandlung dieser LSTM-Struktur beherbergt und das somit mehr Kapazität für komplexe Discourse hat als herkömmliche Netze.

 

Experimente & Daten

Es wurden zur Evaluation zwei Datensets herangezogen:

Der vorgestellte Ansatz wurde mit den aktuellen State-of-the-Art-Methoden verglichen. Durch verschiedene Veränderungen an Parametern sowie der Struktur der Discourse Trees konnte ein besseres Ergebnis erzielt werden. Auf dem IMDb Datenset erreicht der Ansatz lt. F1-Score: 84.9 % sowie auf dem Rotten Tomato Set: 79,6 % F1-Score. Das bedeutet ein Uplift zur Baseline von 4.33 % und 3.16 %.

Fortführend

Aktuell werden die Trees noch manuell angepasst. Zukünftig könnte man die Autoencoder der EDUs viel spezifischer nach verschiedenen Trainingsepochen anpassen und somit eine bessere Codierung erreichen.

Lust zu lesen? Hier gehts zum Paper.

Ähnliche Arbeiten

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  • B. Pang, L. Lee, Seeing stars: Exploiting class relationships for sentiment categorization with respect to rating scales, in: Proceedings of the 43rd Annual Meeting on Association for Computational Linguistics (ACL ’05), 2005, pp. 115–124.
  • X. Yu, Y. Liu, X. Huang, A. An, Mining online reviews for predicting sales performance: A case study in the movie domain, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 24 (2012) 720–734.
  • S. Tirunillai, G. J. Tellis, Does chatter really matter? Dynamics of usergenerated content and stock performance, Marketing Science 31 (2012) 198–215.
  • S. Feuerriegel, H. Prendinger, News-based trading strategies, Decision Support Systems 90 (2016) 65–74.
  • N. Pröllochs, S. Feuerriegel, D. Neumann, Negation scope detection in sentiment analysis: Decision support for news-driven trading, Decision Support Systems 88 (2016) 67–75.
  • H. Rui, Y. Liu, A. Whinston, Whose and what chatter matters? The effect of tweets on movie sales, Decision Support Systems 55 (2013) 863–870.