学会: AdKDD 2022 http://papers.adkdd.org/2022/papers/adkdd22-jeunen-learning.pdf 内容 セカンドプライスオークションは強い仮定のもとでは真の価値を入札すれば最適戦略 文脈が与えられた時の期待価値を入札者が知っている 提示された入札額が商品の価値に影響しない 競合の入札者は全員同じ情報にアクセスできる オークションの繰り

学会: AdKDD 2022 http://papers.adkdd.org/2022/papers/adkdd22-shi-learning.pdf 内容 巨大な推薦問題を解くために、ユーザベクトルと商品ベクトルをバイナリーコーディングするのが有用 関連研究 行列分解でベクトルを学習してから、バイナリーコーディングする２段階に分けた手法 scaled tanh関数を用いて、ベクトルの学習とバイナ

学会: AdKDD 2022 http://papers.adkdd.org/2022/papers/adkdd22-liu-online.pdf 内容 Federated Learningはクライアントごとの性質の違い(client drift)によって、学習が遅くなったり、良い解に収束しなかったりする クライアントの異質さに適合し、学習プロセスと学習パラメータごとに適合するMetaUAを提案す

学会: AdKDD 2022 http://papers.adkdd.org/2022/papers/adkdd22-kumawat-programmatic.pdf 内容 Connected Television (CTV) の広告は Ad-podsという動画広告の集合を連続して再生することで行われる Ad-podsは再生する広告の時間の合計が枠内であるという制約がある Ad-podsは再生する広告は同じIAB広告カテゴリを含んではいけないという

学会: AdKDD 2022 http://papers.adkdd.org/2022/papers/adkdd22-ayala-gomez-show.pdf 内容 ATTにおいて、(Appleはアプリ内の行動に基づき0~63の整数を割り当てるコンバージョンバリュー) * (ad network) * (キャンペーン) ごとに広告経由アプリインストールUU数を取得できるSKAdNetwork 2.0を作った これにより、

学会: AdKDD 2022 http://papers.adkdd.org/2022/papers/adkdd22-sinha-b2b.pdf 内容 B2B広告ではアカウント（会社）ごとにコンバージョンが発生するが、アカウントに所属する社員（個人）に営業をかける グループ内の意思決定を個人の行動から予測するgroup decision making問題を考える アカウントが５週間以内にコンバー

学会: AdKDD 2022 http://papers.adkdd.org/2022/papers/adkdd22-rayavarapu-multimodal.pdf 内容 Youtubeのビデオ広告の審査をマルチモーダルのDNNでやった 正解ラベルは人手でつけたbad ads rate 広告タイトルと説明をBERTに入れた 動画を60フレームサンプリングして、ResNetに入れた 文字列特徴量と画像特徴量をいつマー

学会: AdKDD 2022 http://papers.adkdd.org/2022/papers/adkdd22-gao-bidding.pdf 内容 自動入札をオンライン最適化アルゴリズムのFTRLで解くという論文 入札確率の累積分布は狭義単調増加＋log-concave、期待支払額は広義単調増加、requestの総数はわかっているという仮定のもと 予算制約 (Sec. 3) 目標resul

学会: AdKDD 2022 https://www.adkdd.org/Papers/Dynamic-collaborative-filtering-Thompson-Sampling-for-cross-domain-advertisements-recommendation/2022 内容 色々なドメインの知識を転移させて、推薦システムを作りたい。 トンプソンサンプリングでは自身のアームの結果を用いて Beta(Σclick, Σ(imp - click)) で事後分布を推定する。 提案手法ではユーザのコサイン類似度 S(u, v) を用いて自身以外