論文の概要: Advertising Media and Target Audience Optimization via High-dimensional Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08403v1
• Date: Sat, 17 Sep 2022 21:00:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 20:08:07.000070
• Title: Advertising Media and Target Audience Optimization via High-dimensional Bandits
• Title（参考訳）: 高次元バンディットによる広告メディアとターゲットオーディエンス最適化
• Authors: Wenjia Ba, J. Michael Harrison, Harikesh S. Nair
• Abstract要約: 我々は、広告主がオンラインパブリッシャーのデジタル広告管理を自動化するために利用できるデータ駆動アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムにより、広告主は利用可能なターゲットオーディエンスと広告メディアをまたいで検索し、オンライン実験を通じてキャンペーンの最良の組み合わせを見つけることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5137859989323537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a data-driven algorithm that advertisers can use to automate their digital ad-campaigns at online publishers. The algorithm enables the advertiser to search across available target audiences and ad-media to find the best possible combination for its campaign via online experimentation. The problem of finding the best audience-ad combination is complicated by a number of distinctive challenges, including (a) a need for active exploration to resolve prior uncertainty and to speed the search for profitable combinations, (b) many combinations to choose from, giving rise to high-dimensional search formulations, and (c) very low success probabilities, typically just a fraction of one percent. Our algorithm (designated LRDL, an acronym for Logistic Regression with Debiased Lasso) addresses these challenges by combining four elements: a multiarmed bandit framework for active exploration; a Lasso penalty function to handle high dimensionality; an inbuilt debiasing kernel that handles the regularization bias induced by the Lasso; and a semi-parametric regression model for outcomes that promotes cross-learning across arms. The algorithm is implemented as a Thompson Sampler, and to the best of our knowledge, it is the first that can practically address all of the challenges above. Simulations with real and synthetic data show the method is effective and document its superior performance against several benchmarks from the recent high-dimensional bandit literature.
• Abstract（参考訳）: 我々は、広告主がオンラインパブリッシャーのデジタル広告管理を自動化するために利用できるデータ駆動アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、広告主が利用可能なターゲットオーディエンスと広告メディアを検索して、オンライン実験を通じてキャンペーンの最良の組み合わせを見つけることができる。 最高のオーディエンスとadの組み合わせを見つけるという問題は、いくつかの異なる課題によって複雑である。 (a)事前の不確実性を解消し、利益のある組み合わせの探索を早めるための積極的な探索の必要性。 (b)選択すべき組み合わせが多数あり、高次元探索定式化がもたらされ、 (c) 成功確率が非常に低く、通常は1%に過ぎません。 我々のアルゴリズム(LRDL、Debiased Lassoによるロジスティック回帰の頭字語)は、アクティブな探索のためのマルチアームバンディットフレームワーク、高次元の処理を行うLassoペナルティ関数、Lassoによって誘導される正規化バイアスを処理する組み込みのデバイアスカーネル、腕間のクロスラーニングを促進する結果のためのセミパラメトリック回帰モデル、の4つの要素を組み合わせることで、これらの課題に対処する。 このアルゴリズムはトンプソン・サンプラーとして実装されており、私たちの知る限りでは、上記のすべての課題を実際に解決できるのはこれが初めてです。 実データおよび合成データを用いたシミュレーションは,本手法が有効であることを示し,最近の高次元バンディット文献のいくつかのベンチマークに対して優れた性能を示す。

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