論文の概要: Targeted Advertising on Social Networks Using Online Variational Tensor Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10627v2
• Date: Thu, 25 Aug 2022 14:34:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-26 11:23:35.605656
• Title: Targeted Advertising on Social Networks Using Online Variational Tensor Regression
• Title（参考訳）: オンライン変動テンソル回帰を用いたソーシャルネットワーク上のターゲット広告
• Authors: Tsuyoshi Id\'e, Keerthiram Murugesan, Djallel Bouneffouf, Naoki Abe
• Abstract要約: 我々は、オンラインターゲティング広告のための最初の文脈的盗賊フレームワークであると考えるものを提案する。 提案するフレームワークは,多モードテンソルの形で,任意の特徴ベクトルに対応するように設計されている。 提案したUCBアルゴリズムは,ベンチマークによる影響タスクの大幅な改善を実現することを実証的に確認する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.586412285513962
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper is concerned with online targeted advertising on social networks. The main technical task we address is to estimate the activation probability for user pairs, which quantifies the influence one user may have on another towards purchasing decisions. This is a challenging task because one marketing episode typically involves a multitude of marketing campaigns/strategies of different products for highly diverse customers. In this paper, we propose what we believe is the first tensor-based contextual bandit framework for online targeted advertising. The proposed framework is designed to accommodate any number of feature vectors in the form of multi-mode tensor, thereby enabling to capture the heterogeneity that may exist over user preferences, products, and campaign strategies in a unified manner. To handle inter-dependency of tensor modes, we introduce an online variational algorithm with a mean-field approximation. We empirically confirm that the proposed TensorUCB algorithm achieves a significant improvement in influence maximization tasks over the benchmarks, which is attributable to its capability of capturing the user-product heterogeneity.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ソーシャルネットワーク上でのオンラインターゲティング広告について述べる。 私たちが取り組んでいる主な技術的タスクは、ユーザペアのアクティベーション確率を見積もることです。 1つのマーケティングエピソードには、非常に多様な顧客のために、さまざまな製品のマーケティングキャンペーンや戦略が伴うため、これは難しい作業です。 本稿では,オンラインターゲティング広告のためのテンソルベースのコンテキスト・バンディット・フレームワークとして最初のものを提案する。 提案フレームワークは,複数の特徴ベクトルをマルチモードテンソル形式で対応させることで,ユーザの選好や製品,キャンペーン戦略を越えて存在する不均一性を統一的に捉えることができるように設計されている。 テンソルモードの相互依存を扱うために,平均場近似を用いたオンライン変分アルゴリズムを導入する。 提案したTensorUCBアルゴリズムは,ユーザ生成の不均一性を捕捉する能力に起因して,ベンチマークに対する影響の最大化タスクを大幅に改善することを確認した。

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