實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)系統(tǒng)中出價(jià)算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展及廣泛普及，越來越多的廣告活動(dòng)逐漸從線下轉(zhuǎn)換到線上。目前，互聯(lián)網(wǎng)廣告中的展示廣告的一種主要投放渠道是通過實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)系統(tǒng)(RTB)投放。在RTB中，需求方平臺(tái)需要對(duì)每個(gè)到來的廣告曝光機(jī)會(huì)，按照廣告活動(dòng)投放規(guī)則計(jì)算其競(jìng)標(biāo)價(jià)格，競(jìng)標(biāo)價(jià)格將直接決定該廣告是否能被投放，因此是RTB中的一個(gè)關(guān)鍵問題。作為一種新穎的廣告投放方式，RTB中的許多關(guān)鍵算法還存在較大的優(yōu)化空間，本論文將針對(duì)面向展示廣告的實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)系統(tǒng)，特別是其中的出價(jià)

2、問題展開研究。
　　本論文首先針對(duì)預(yù)算受限下的出價(jià)問題展開研究，將其建模為一個(gè)預(yù)算約束受限下的收益最優(yōu)化問題，然后分別針對(duì)其中的點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)模型以及預(yù)算管理框架下的出價(jià)函數(shù)兩方面展開研究。在點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)模型方面，本論文提出一個(gè)基于張量和深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)模型，該模型首先將點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)涉及到的三個(gè)方面的特征建立為三階張量，通過笛卡爾乘積得到三元特征組合；然后利用多項(xiàng)式回歸方法學(xué)習(xí)每個(gè)特征的隱含向量和權(quán)重；最后利用學(xué)習(xí)得到的隱含向量和單個(gè)

3、特征的權(quán)重作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，重新基于訓(xùn)練集學(xué)習(xí)點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)模型。在RTB的出價(jià)算法和預(yù)算管理方面，本論文設(shè)計(jì)了一個(gè)基于歷史成交價(jià)格和失敗競(jìng)標(biāo)價(jià)格的中標(biāo)率預(yù)測(cè)模型，從而有效提升了需求方平臺(tái)出價(jià)算法的有效性。此外考慮到每個(gè)廣告活動(dòng)在其投放周期內(nèi)的預(yù)算有限，為了使得廣告活動(dòng)在每個(gè)時(shí)段都能平滑地投放，本論文還設(shè)計(jì)了一個(gè)基于時(shí)段廣告流量和中標(biāo)率的廣告預(yù)算的預(yù)分配和實(shí)時(shí)調(diào)整方案。
　　點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)模型在 iPinYou的數(shù)據(jù)集上對(duì)提出的點(diǎn)擊