論文の概要: Adaptive Mixture Importance Sampling for Automated Ads Auction Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13655v1
• Date: Fri, 20 Sep 2024 17:03:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 06:08:43.889611
• Title: Adaptive Mixture Importance Sampling for Automated Ads Auction Tuning
• Title（参考訳）: 自動広告オークションチューニングのための適応混合重要度サンプリング
• Authors: Yimeng Jia, Kaushal Paneri, Rong Huang, Kailash Singh Maurya, Pavan Mallapragada, Yifan Shi,
• Abstract要約: 本稿では,大規模レコメンデータシステムにおいて鍵性能指標(KPI)を最適化するための新しいアプローチとして,アダプティブミックスコンパタンスサンプリング(AMIS)を提案する。 大規模なオフラインシミュレーションにより、AMISはノイズの多い環境で単純なガウスの重要度サンプリング(GIS)を著しく上回ることを示す。 提案手法は,大規模検索エンジン上でのオンラインA/B実験を通じて実世界のシナリオで検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.775059611731882
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces Adaptive Mixture Importance Sampling (AMIS) as a novel approach for optimizing key performance indicators (KPIs) in large-scale recommender systems, such as online ad auctions. Traditional importance sampling (IS) methods face challenges in dynamic environments, particularly in navigating through complexities of multi-modal landscapes and avoiding entrapment in local optima for the optimization task. Instead of updating importance weights and mixing samples across iterations, as in canonical adaptive IS and multiple IS, our AMIS framework leverages a mixture distribution as the proposal distribution and dynamically adjusts both the mixture parameters and their mixing rates at each iteration, thereby enhancing search diversity and efficiency. Through extensive offline simulations, we demonstrate that AMIS significantly outperforms simple Gaussian Importance Sampling (GIS), particularly in noisy environments. Moreover, our approach is validated in real-world scenarios through online A/B experiments on a major search engine, where AMIS consistently identifies optimal tuning points that are more likely to be adopted as mainstream configurations. These findings indicate that AMIS enhances convergence in noisy environments, leading to more accurate and reliable decision-making in the context of importance sampling off-policy estimators.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オンライン広告オークションなどの大規模レコメンデータシステムにおいて,キーパフォーマンス指標(KPI)を最適化するための新しいアプローチとして,アダプティブ・ミックス・コンパタンス・サンプリング(AMIS)を提案する。 従来の重要サンプリング(IS)手法は、特にマルチモーダルランドスケープの複雑さをナビゲートし、最適化タスクの局所的な最適化を避ける際に、動的環境における課題に直面している。 標準適応ISや複数ISのように重要度を更新・混合する代わりに、AMISフレームワークは、提案分布として混合分布を活用し、各繰り返しにおける混合パラメータと混合率の両方を動的に調整し、探索の多様性と効率を向上させる。 大規模なオフラインシミュレーションを通じて、AMISは、特にノイズの多い環境で、単純なガウスの重要度サンプリング(GIS)を著しく上回ることを示す。 さらに,本手法は,主要な検索エンジン上でのオンラインA/B実験を通じて実世界のシナリオにおいて検証される。 これらの結果から,AMISはノイズの多い環境下での収束を促進させ,より正確で信頼性の高い意思決定を重要視しうることが明らかとなった。

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