論文の概要: AuctionNet: A Novel Benchmark for Decision-Making in Large-Scale Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10798v2
• Date: Sat, 28 Dec 2024 08:30:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:02:45.593143
• Title: AuctionNet: A Novel Benchmark for Decision-Making in Large-Scale Games
• Title（参考訳）: AuctionNet: 大規模ゲームにおける意思決定のための新しいベンチマーク
• Authors: Kefan Su, Yusen Huo, Zhilin Zhang, Shuai Dou, Chuan Yu, Jian Xu, Zongqing Lu, Bo Zheng,
• Abstract要約: AuctionNetは、大規模な広告オークションにおける入札決定のためのベンチマークである。 この環境は、現実世界の広告オークションの完全性と複雑さを効果的に再現する。 このデータセットには、1000万件の広告機会、48の多様な自動入札エージェント、そして5億件以上のオークション記録が含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.97123065385426
• License:
• Abstract: Decision-making in large-scale games is an essential research area in artificial intelligence (AI) with significant real-world impact. However, the limited access to realistic large-scale game environments has hindered research progress in this area. In this paper, we present AuctionNet, a benchmark for bid decision-making in large-scale ad auctions derived from a real-world online advertising platform. AuctionNet is composed of three parts: an ad auction environment, a pre-generated dataset based on the environment, and performance evaluations of several baseline bid decision-making algorithms. More specifically, the environment effectively replicates the integrity and complexity of real-world ad auctions through the interaction of several modules: the ad opportunity generation module employs deep generative networks to bridge the gap between simulated and real-world data while mitigating the risk of sensitive data exposure; the bidding module implements diverse auto-bidding agents trained with different decision-making algorithms; and the auction module is anchored in the classic Generalized Second Price (GSP) auction but also allows for customization of auction mechanisms as needed. To facilitate research and provide insights into the environment, we have also pre-generated a substantial dataset based on the environment. The dataset contains 10 million ad opportunities, 48 diverse auto-bidding agents, and over 500 million auction records. Performance evaluations of baseline algorithms such as linear programming, reinforcement learning, and generative models for bid decision-making are also presented as a part of AuctionNet. We believe that AuctionNet is applicable not only to research on bid decision-making in ad auctions but also to the general area of decision-making in large-scale games.
• Abstract（参考訳）: 大規模ゲームにおける意思決定は、人工知能(AI)において重要な研究領域であり、現実世界に大きな影響を与えている。 しかし、現実的な大規模ゲーム環境への限られたアクセスは、この分野の研究の進展を妨げている。 本稿では,現実のオンライン広告プラットフォームから派生した大規模広告オークションにおける入札決定のためのベンチマークであるAuctionNetを提案する。 AuctionNetは、広告オークション環境、環境に基づく事前生成データセット、およびいくつかのベースライン入札決定アルゴリズムのパフォーマンス評価の3つの部分で構成されている。 より具体的には、この環境は、いくつかのモジュールの相互作用を通じて現実の広告の完全性と複雑さを効果的に再現する: 広告機会生成モジュールは、シミュレーションされたデータと現実のデータのギャップを埋めるために、機密データ露出のリスクを軽減し、入札モジュールは様々な意思決定アルゴリズムで訓練された多様な自動入札エージェントを実装し、オークションモジュールは古典的な一般第二価格オークション(GSP)に固定されるが、必要に応じてオークション機構をカスタマイズできる。 研究の促進と環境への洞察を提供するため、環境に基づいた実質的なデータセットを事前に生成しました。 このデータセットには、1000万の広告機会、48の多様な自動入札エージェント、そして5億以上のオークション記録が含まれている。 また,AuctionNetの一部として,線形プログラミングや強化学習,入札決定のための生成モデルなどのベースラインアルゴリズムの性能評価を行った。 AuctionNetは、広告オークションにおける入札決定の研究だけでなく、大規模ゲームにおける一般的な意思決定分野にも応用できると考えている。

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