論文の概要: Challenges and approaches to privacy preserving post-click conversion prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12666v1
• Date: Sat, 29 Jan 2022 21:36:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-01 20:00:21.733681
• Title: Challenges and approaches to privacy preserving post-click conversion prediction
• Title（参考訳）: クリック後変換予測のプライバシー保護への挑戦とアプローチ
• Authors: Conor O'Brien, Arvind Thiagarajan, Sourav Das, Rafael Barreto, Chetan Verma, Tim Hsu, James Neufield, Jonathan J Hunt
• Abstract要約: この環境で変換モデルを学ぶ際の課題と制約について概説する。 本稿では,ポストグレード信号を利用したモデル学習手法を提案する。 実世界のデータに対してオフライン実験を用いることで、オプトインデータのみに依存するモデルよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4071263815701336
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online advertising has typically been more personalized than offline advertising, through the use of machine learning models and real-time auctions for ad targeting. One specific task, predicting the likelihood of conversion (i.e.\ the probability a user will purchase the advertised product), is crucial to the advertising ecosystem for both targeting and pricing ads. Currently, these models are often trained by observing individual user behavior, but, increasingly, regulatory and technical constraints are requiring privacy-preserving approaches. For example, major platforms are moving to restrict tracking individual user events across multiple applications, and governments around the world have shown steadily more interest in regulating the use of personal data. Instead of receiving data about individual user behavior, advertisers may receive privacy-preserving feedback, such as the number of installs of an advertised app that resulted from a group of users. In this paper we outline the recent privacy-related changes in the online advertising ecosystem from a machine learning perspective. We provide an overview of the challenges and constraints when learning conversion models in this setting. We introduce a novel approach for training these models that makes use of post-ranking signals. We show using offline experiments on real world data that it outperforms a model relying on opt-in data alone, and significantly reduces model degradation when no individual labels are available. Finally, we discuss future directions for research in this evolving area.
• Abstract（参考訳）: オンライン広告は、通常、オフライン広告よりもパーソナライズされ、機械学習モデルと広告ターゲティングのためのリアルタイムオークションを用いている。 特定のタスクの1つは、ターゲティングと価格の両面で広告エコシステムにおいて、変換の可能性(すなわちユーザーが広告商品を購入する可能性)を予測することである。 現在、これらのモデルは個々のユーザーの行動を観察して訓練されることが多いが、規制や技術的な制約はプライバシー保護のアプローチを必要としている。 例えば、主要なプラットフォームは、複数のアプリケーションにわたる個々のユーザーイベントの追跡を制限するよう移行しており、世界中の政府は、個人データの使用を規制することに対する関心を着実に高めている。 個々のユーザーの行動に関するデータを受け取る代わりに、広告主はプライバシーを保ったフィードバックを受け取ることができる。 本稿では,オンライン広告エコシステムにおける最近のプライバシー関連の変化について,機械学習の観点から概説する。 この設定で変換モデルを学ぶ際の課題と制約について概観する。 本稿では,ポストグレード信号を利用したモデル学習手法を提案する。 実世界のデータ上でオフライン実験を用いることで、オプトインデータのみに依存するモデルよりも優れ、個々のラベルが利用できない場合のモデル劣化を著しく低減することを示す。 最後に、この発展分野における研究の今後の方向性について論じる。

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