본 연구는 양성 및 비표지 데이터 학습(PU learning)을 활용하여 타겟 마케팅에서 잠재 고객을 식별하는 방법을 제안합니다. 회사가 제품을 판매하고 구매 고객만 관찰 가능한 시나리오를 고려하며, 의사결정자는 고객의 회사 충성도를 기반으로 효과적인 제품 마케팅을 목표로 합니다. 충성도가 높은 고객은 추가 광고 없이도 회사에 지속적인 관심을 가질 가능성이 높고, 제품에 관심 있다면 구매할 가능성이 높습니다. 반면 충성도가 낮은 고객은 마케팅 없이는 제품을 간과하거나 다른 회사의 유사 제품을 구매할 수 있습니다. 따라서 제품에 관심 있지만 회사에 대한 충성도가 높지 않은 고객에게 마케팅 노력을 집중하면 더 효율적인 마케팅이 가능합니다. 제한된 데이터로부터 (i) 제품에 관심이 있고 (ii) 회사에 대한 충성도가 낮은 잠재 고객을 식별하는 분류기를 학습하는 방법을 제시하며, 단일 단계 최적화 알고리즘이지만 목적 함수는 표준 PU 학습 설정에서 파생된 두 가지 손실을 암시적으로 포함하고 있어, 이를 이중 PU 학습(double PU learning)이라고 명명합니다. 수치 실험을 통해 제안된 알고리즘의 유효성을 검증하여 문제에 적합하게 작동함을 확인했습니다.
