論文の概要: EGEAN: An Exposure-Guided Embedding Alignment Network for Post-Click Conversion Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06852v1
• Date: Sun, 08 Dec 2024 10:17:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:38:50.715651
• Title: EGEAN: An Exposure-Guided Embedding Alignment Network for Post-Click Conversion Estimation
• Title（参考訳）: EGEAN: クリック後変換推定のための露光ガイド付埋め込みアライメントネットワーク
• Authors: Huajian Feng, Guoxiao Zhang, Yadong Zhang, Yi We, Qiang Liu,
• Abstract要約: クリック後変換率(CVR)の推定は、オンライン広告システムにとって不可欠である。 因果的アプローチの進歩にもかかわらず、CVR推定はCovariate Shiftによる課題に直面している。 本研究では,この問題を解決するためのEGEAN(Exposure-Guided Embedding Alignment Network)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.178133899988549
• License:
• Abstract: Accurate post-click conversion rate (CVR) estimation is crucial for online advertising systems. Despite significant advances in causal approaches designed to address the Sample Selection Bias problem, CVR estimation still faces challenges due to Covariate Shift. Given the intrinsic connection between the distribution of covariates in the click and non-click spaces, this study proposes an Exposure-Guided Embedding Alignment Network (EGEAN) to address estimation bias caused by covariate shift. Additionally, we propose a Parameter Varying Doubly Robust Estimator with steady-state control to handle small propensities better. Online A/B tests conducted on the Meituan advertising system demonstrate that our method significantly outperforms baseline models with respect to CVR and GMV, validating its effectiveness. Code is available: https://github.com/hydrogen-maker/EGEAN.
• Abstract（参考訳）: オンライン広告システムにおいては、正確なクリック後変換率(CVR)の推定が不可欠である。 サンプル選択バイアス問題に対処するために設計された因果的アプローチの大幅な進歩にもかかわらず、CVR推定はコバリケートシフトによる課題に直面している。 クリック空間における共変量分布と非クリック空間との本質的な関係を考慮し,共変量シフトによる推定バイアスに対処する露光誘導埋め込みアライメントネットワーク(EGEAN)を提案する。 さらに, 安定状態制御によるパラメータVarying Duubly Robust Estimatorを提案する。 オンラインA/B試験をMeituan広告システムで行ったところ,本手法はCVRとGMVのベースラインモデルよりも有意に優れており,その有効性が検証された。 コードは、https://github.com/hydrogen-maker/EGEAN.comで入手できる。

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