InfoQ 中文 关注 Swiggy 使用 350 多项特征和多任务 MLP 来预测客户终身价值 Swiggy 开发了一个内部预测客户终身价值（pLTV）模型，该模型基于超过 350 个预订单特征，并采用多任务多层感知机（MLP）架构，服务于 Food 和 Instamart 业务。将订单数量作为辅助任务，使模型参数量减少了 63%，同时提升了预测性能。该 pLTV 信号与 Google 的目标 ROAS 出价策略结合，以优化客户获取。作者：Leela Kumili Swiggy Uses 350+ Features and Multi-Task MLP to Predict Customer Lifetime Value infoq.com InfoQ 中文 RSS thenote.app
