学会: AdKDD 2023 http://papers.adkdd.org/2023/papers/adkdd23-yan-adaensemble.pdf 実験を見て、FMやDCNと大差ないので途中で読むのをやめました。 実務で保守コストを含めて考えると、シンプルなMLPに意味のある特徴量と大量のデータを入れた方がアーキテクチャを複雑にするより性能が良いので・・・ 内容 Sparse MoE (Mixture of Expe
学会: AdKDD 2021 http://papers.adkdd.org/2021/papers/adkdd21-ge-relevance.pdf メモ 問題設定: ECサイトでスポンサーリスティングありの検索結果表示で、score = p (CV確率) * c (販売コスト) + w (重み) * p (CV確率) * b (広告レート) 順に商品を並び替える 課題: 広告の売り上げと商品の販売高にはトレードオ
学会: AdKDD 2021 http://papers.adkdd.org/2021/papers/adkdd21-gu-estimating.pdf メモ uplift modelingと違うと言っているが、提案手法の中で重要なTCVRはConditinal Average Treatment Effect (CATE)と同じである。また、free rider metricは(CVR-CATE)/CVRである。 内容 TCVR(True Post-Click Conversion)=Conditinal Average Treatment Effect (CATE)を推定す
学会: AdKDD 2021 http://papers.adkdd.org/2021/papers/adkdd21-badanidiyuru-modeling.pdf 内容 コンバージョン価値予測の課題 広告主ごとにコンバージョン価値のスケールが違う 外れ値へ過学習する 平均値ではなく、分布を予測したい 問題設定：クリックに紐づくCV価値の総和$\ell$を予測する 課題1の解決策：ラベルを正規化する。広
学会: AdKDD 2017 http://papers.adkdd.org/2017/papers/adkdd17-wang-deep.pdf 内容 Factorization Machinesの一般化であるCross Networkを提案 $x_{l+1}=x_0x_{l}^{T}w_{l}+b_{l}+x_{l}$をCross networkと呼ぶ。$x_0$は入力、$x_{l}$は$l$番目のCr
学会: AdKDD 2021 http://papers.adkdd.org/2021/papers/adkdd21-ng-bayesian.pdf TODO 時系列モデリングや統計モデリングに関する知識が不足しているので、勉強してからよみなおす 内容 Marketing Mix Modelingはマーケティング費用を投資する際に、リターンを理解し、投資の分配方法を最適化するためのツール 問題設定 限界収益が逓減す
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