DDAR：无需人工成本监督的数据驱动行动补救方法
原文标题：Follow the Herd: A Data-Driven Approach for Actionable Recourse
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论文提出数据驱动行动补救（DDAR），基于历史用户数据中高概率轨迹应对应较低成本的假设，先构建用户轨迹动态模型，再搜索达成目标结果的轨迹。实验表明该方法无需人工设计成本函数即可给出合理补救建议，且行动成本低于现有方法。
- 问题
- 行动补救需人工设计成本函数，监督成本高。
- 方法
- 用历史用户轨迹的高概率性替代人工成本标注，先建轨迹动态模型再搜索达标路径。
- 结果
- 无需人工监督即可给出合理补救建议，行动成本低于现有方法（未给出具体数值）。
- 影响
- 推荐与风控类系统可省去昂贵的人工成本标注，直接复用日志数据生成可执行建议。
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