論文の概要: Hierarchically Constrained Adaptive Ad Exposure in Feeds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15759v1
- Date: Tue, 31 May 2022 12:56:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-01 14:47:29.945000
- Title: Hierarchically Constrained Adaptive Ad Exposure in Feeds
- Title(参考訳): フィードにおける適応的広告露出の階層的制約
- Authors: Dagui Chen, Qi Yan, Chunjie Chen, Zhenzhe Zheng, Yangsu Liu, Zhenjia
Ma and Chuan Yu, Jian Xu and Bo Zheng
- Abstract要約: フィードの階層的制約の下での長期的パフォーマンス最適化に着目する。
階層的に制約された適応型広告露出(HCA2E)
- 参考スコア(独自算出の注目度): 20.496491882160107
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A contemporary feed application usually provides blended results of organic
items and sponsored items~(ads) to users. Conventionally, ads are exposed at
fixed positions. Such a static exposure strategy is inefficient due to ignoring
users' personalized preferences towards ads. To this end, adaptive ad exposure
has become an appealing strategy to boost the overall performance of the feed.
However, existing approaches to implementing the adaptive ad exposure still
suffer from several limitations: 1) they usually fall into sub-optimal
solutions because of only focusing on request-level optimization without
consideration of the long-term application-level performance and constraints,
2) they neglect the necessity of keeping the game-theoretical properties of ad
auctions, which may lead to anarchy in bidding, and 3) they can hardly be
deployed in large-scale applications due to high computational complexity. In
this paper, we focus on long-term performance optimization under hierarchical
constraints in feeds and formulate the adaptive ad exposure as a Dynamic
Knapsack Problem. We propose an effective approach: Hierarchically Constrained
Adaptive Ad Exposure~(HCA2E). We present that HCA2E possesses desired
game-theoretical properties, computational efficiency, and performance
robustness. Comprehensive offline and online experiments on a leading
e-commerce application demonstrate the significant performance superiority of
HCA2E over representative baselines. HCA2E has also been deployed on this
application to serve millions of daily users.
- Abstract(参考訳): 現代のフィードアプリケーションは、通常、有機アイテムとスポンサーアイテムのブレンド結果(ads)をユーザーに提供します。
従来、広告は固定位置で露出される。
このような静的露光戦略は、広告に対するユーザのパーソナライズされた好みを無視しているため、非効率である。
この目的のために、アダプティブ広告の露出はフィード全体のパフォーマンスを高めるための魅力的な戦略となっている。
しかし、適応型広告露出を実装する既存のアプローチには、いくつかの制限がある。
1) 長期的なアプリケーションレベルのパフォーマンスと制約を考慮せずに、要求レベルの最適化にのみ注目するため、通常はサブ最適ソリューションに陥ります。
2)彼らは広告オークションのゲーム理論的な性質を維持する必要性を無視し、競売におけるアナキシーにつながる可能性がある。
3) 計算の複雑さが高いため,大規模アプリケーションではデプロイできない。
本稿では,フィードの階層的制約の下での長期的性能最適化に着目し,適応型広告露出を動的ナップサック問題として定式化する。
階層的に制約された適応広告露出~(HCA2E)を提案する。
hca2eは所望のゲーム理論特性,計算効率,性能ロバスト性を有する。
主要なeコマースアプリケーションにおける包括的なオフラインおよびオンライン実験は、代表的ベースラインよりもhca2eの優れたパフォーマンスを示している。
HCA2Eはこのアプリケーションにデプロイされ、数百万の毎日のユーザにサービスを提供している。
関連論文リスト
- Enhancing Monotonic Modeling with Spatio-Temporal Adaptive Awareness in Diverse Marketing [15.024320284683215]
OFOSプラットフォームは、支払いを促進するためにユーザーや商人に動的アロケーションインセンティブを提供する。
本稿では,マーケティング価格の高効率化を実現するために,制約付きモノトニック適応ネットワーク(CoMAN)を提案する。
提案手法の有効性を実証し, モノトニック・オブ・ザ・アーティファクト法より優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-20T09:21:09Z) - Model-based Causal Bayesian Optimization [74.78486244786083]
乗算重み付き因果ベイズ最適化のための最初のアルゴリズム(CBO-MW)を提案する。
グラフ関連の量に自然に依存するCBO-MWに対する後悔の限界を導出する。
我々の実験は、共有モビリティシステムにおいて、ユーザの需要パターンを学習するためにCBO-MWをどのように使用できるかの現実的なデモを含む。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-31T13:02:36Z) - Practical Exposure Correction: Great Truths Are Always Simple [65.82019845544869]
我々は,効率と性能の特性を組み立てるPEC(Practical Exposure Corrector)を確立する。
観測結果から有用な情報を抽出するキーエンジンとして,露光対向関数を導入する。
我々の実験は提案したPECの優位性を十分に明らかにしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-29T09:52:13Z) - Mitigating Algorithmic Bias with Limited Annotations [65.060639928772]
機密属性が公開されていない場合、バイアスを軽減するために、トレーニングデータの小さな部分を手動でアノテートする必要がある。
本稿では,アルゴリズムバイアスの影響を最大限に排除するために,限定アノテーションを誘導する対話型フレームワークであるアクティブペナライゼーション・オブ・差別(APOD)を提案する。
APODは完全なアノテートバイアス緩和と同等のパフォーマンスを示しており、機密情報が制限された場合、APODが現実世界のアプリケーションに利益をもたらすことを実証している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-20T16:31:19Z) - VFed-SSD: Towards Practical Vertical Federated Advertising [53.08038962443853]
本稿では,2つの制限を緩和する半教師付き分割蒸留フレームワーク VFed-SSD を提案する。
具体的には,垂直分割された未ラベルデータを利用する自己教師型タスクMatchedPair Detection (MPD) を開発する。
当社のフレームワークは,デプロイコストの最小化と大幅なパフォーマンス向上を図った,リアルタイム表示広告のための効率的なフェデレーション強化ソリューションを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-31T17:45:30Z) - Where is the Grass Greener? Revisiting Generalized Policy Iteration for
Offline Reinforcement Learning [81.15016852963676]
オフラインRL体制における最先端のベースラインを、公正で統一的で高分解能なフレームワークの下で再実装する。
与えられたベースラインが、スペクトルの一方の端で競合する相手よりも優れている場合、他方の端では決してしないことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-03T11:00:56Z) - Regularized Online Allocation Problems: Fairness and Beyond [7.433931244705934]
本稿では, 総資源消費に作用する非線形正規化器を含む変種である, 語彙化オンライン割当問題を紹介する。
この問題では、要求は時間とともに繰り返し届き、各要求に対して、意思決定者は報酬を生成しリソースを消費するアクションを取る必要があります。
目的は、資源制約を受ける加算可分な報酬と非分離可正則化器の値とを同時に最大化することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-01T14:24:58Z) - Dynamic Knapsack Optimization Towards Efficient Multi-Channel Sequential
Advertising [52.3825928886714]
我々は、動的knapsack問題として、シーケンシャルな広告戦略最適化を定式化する。
理論的に保証された二段階最適化フレームワークを提案し、元の最適化空間の解空間を大幅に削減する。
強化学習の探索効率を向上させるため,効果的な行動空間削減手法も考案した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-29T18:50:35Z) - Maximizing Cumulative User Engagement in Sequential Recommendation: An
Online Optimization Perspective [26.18096797120916]
ユーザエンゲージメントの向上とユーザブラウジングの促進という、潜在的に矛盾する2つの目標をトレードオフするためには、しばしば必要となる。
より長いユーザブラウジング期間と高いユーザエンゲージメントを明示的にトレードオフする,フレキシブルで実用的なフレームワークを提案する。
このアプローチは大規模なEコマースプラットフォームにデプロイされ、累積クリックの7%以上の改善が達成されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-02T09:02:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。