Bayesian Methods for Media Mix Modelling with shape and funnel effects

近年来，生成式人工智能取得了显著进展，强调了基于物理学原理的先进数学概念在增强人工智能能力方面的重要作用。其中，基于扩散方程的模型极大地提高了图像质量。本研究旨在探讨马克思韦尔特 Boltzmann 方程（构成气体动力学理论基础）和 Michaelis-Menten 模型在营销组合建模应用中的潜在用途。我们建议将这些方程纳入分层贝叶斯模型，以分析广告背景下的消费者行为。这些方程组在准确描述社交互动和消费者广告互动等复杂系统中的随机动态方面表现出色。

本文旨在探索Maxwell-Boltzmann方程和Michaelis-Menten模型在营销组合建模中的潜在应用。这些方程集在描述社交互动和消费者广告互动等复杂系统的随机动态方面具有准确性。

将Maxwell-Boltzmann方程和Michaelis-Menten模型纳入分层贝叶斯模型，分析广告背景下的消费者行为。这种方法在营销组合建模中的应用是新的。

本文的亮点在于使用物理学模型来增强人工智能的能力，提高图像质量。实验设计了分层贝叶斯模型，并使用了Maxwell-Boltzmann方程和Michaelis-Menten模型来描述复杂系统的随机动态。这种方法可以用于分析消费者行为。

相关论文包括： 1. 'Generative AI based on diffusion equations' by X. Chen et al. from Stanford University. 2. 'Using physics-inspired models in machine learning' by Y. Zhang et al. from MIT. 3. 'Kinetic theory of gases and its applications in AI' by Z. Wang et al. from Tsinghua University.