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ML如何帮助《纽约时报》建立付费墙
通过用数据驱动的用户洞察为新的Dynamic Meter模型提供动力，因果机器学习模型可以具有规范性，确定每个用户应该获得的免费文章的正确数量，从而让他们对《纽约时报》足够感兴趣
来源:盖蒂图片社
每个组织应用人工智能(AI)和机器学习(ML)对他们的业务是寻求使用这些强大的技术来解决棘手的问题。为的纽约时报在美国，最大的挑战之一是如何在实现到2027年数字订阅用户达到1500万的最新目标与让更多人在线阅读文章之间取得平衡。
如今，这家多媒体巨头正在利用一种名为“动态仪表”(Dynamic Meter)的因果机器学习模型深入研究这种复杂的因果关系，这是为了让它的付费墙更智能。首席数据科学家Chris Wiggins说的纽约时报在过去三四年里，该公司一直在努力了解他们的用户旅程和付费墙的运作方式。
从VentureBeat
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