論文の概要: Exploration with Model Uncertainty at Extreme Scale in Real-Time Bidding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01951v1
• Date: Wed, 3 Aug 2022 09:59:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-04 14:17:32.064935
• Title: Exploration with Model Uncertainty at Extreme Scale in Real-Time Bidding
• Title（参考訳）: リアルタイム入札におけるモデル不確かさの探索
• Authors: Jan Hartman, Davorin Kopi\v{c}
• Abstract要約: リアルタイム入札における供給環境を探索するスケーラブルで効率的なシステムを提案する。 このシステムは、クリックスルー率の予測に使用されるモデルの予測不確実性に基づいて探索を指示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we present a scalable and efficient system for exploring the supply landscape in real-time bidding. The system directs exploration based on the predictive uncertainty of models used for click-through rate prediction and works in a high-throughput, low-latency environment. Through online A/B testing, we demonstrate that exploration with model uncertainty has a positive impact on model performance and business KPIs.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,リアルタイム入札における供給環境を探索するスケーラブルで効率的なシステムを提案する。 このシステムは、クリックスルー率予測に使用されるモデルの予測の不確実性に基づいて探索を指示し、高スループット、低レイテンシ環境で動作する。 オンラインA/Bテストを通じて、モデル不確実性による探索がモデルパフォーマンスとビジネスKPIに肯定的な影響を与えることを示す。

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