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基于实时竞价模式的广告点击率预测与出价算法研究

基于实时竞价模式的广告点击率预测与出价算法研究

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作者：叶成达华南理工大学

学位级别：硕士

随着程序化广告交易的发展与实时竞价广告的迅速崛起,在线广告市场以数据驱动、算法导向的方式前进。实时竞价交易模式为需求方提供了实时、可竞价的方式购买广告展示,实现了精准化和个性化的广告投放。为了优化实时竞价广告投放效果,... 详细信息

随着程序化广告交易的发展与实时竞价广告的迅速崛起,在线广告市场以数据驱动、算法导向的方式前进。实时竞价交易模式为需求方提供了实时、可竞价的方式购买广告展示,实现了精准化和个性化的广告投放。为了优化实时竞价广告投放效果,需求方平台需要具备精湛的大数据技术,精细化广告投放管理能力,扎实的数学建模功底以及出色的智能出价算法。实时竞价出价算法是需求方平台核心产品策略之一,它直接体现了需求方平台对各项技术的运用能力,决定了广告主获得的收益,是需求方平台保持市场竞争力的关键。广告点击率是设计实时竞价出价算法的一个重要因素。因此,精确的广告点击率预测技术也十分关键。实时竞价广告点击率预测主要存在着两个方面的挑战。第一,实时竞价环境对以单个广告展示为粒度的点击率估计的时间效率要求高,模型应具备实时快速调整能力;第二,实时竞价广告在线数据流普遍存在类不平衡问题,对算法在少数类样本的预测性能的要求也十分严格。本文基于以上两个难点开展实时竞价广告点击率预测方法的研究,提供有效的解决方案。首先,为了让预测模型可以实时高效学习大规模数据集,本文采用了在线学习算法搜索模型参数空间的最优解;其次,提出UOB学习策略缓解在线数据流类不平衡问题给预测性能带来的影响。最后,基于UOB学习策略的参数优化方法训练逻辑回归模型估计点击率,实验结果显示模型在预测性能和时间复杂度上都得到优化。线性出价策略是需求方广泛采用的一种出价方案,它既考虑预算限制,又考虑广告请求价值。但当预算限制低于一定程度时,线性出价模型的参数减小,计算的出价有可能低于市场价格,提高了竞价失败率和高点击率广告曝光的损失程度,无法做到投放效果的优化。本文针对线性出价策略存在的缺陷,提出了基于概率控制的减损出价算法,实验证明该算法有效地减轻了投放活动中点击量的损失程度,提高了广告主的收益。

关键词：实时竞价点击率预测逻辑回归线性出价减损出价

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在线广告实时竞价问题研究

在线广告实时竞价问题研究

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作者：吴浩南京财经大学

学位级别：硕士

随着互联网的快速发展,越来越多的人们选择通过互联网的方式来获取信息。广告主为了低成本接触更多的目标群体,也逐渐将线下广告业务转移到线上。目前,由于广告主的精准受众需求以及媒体对高质量流量溢价的追求,实时竞价正逐渐成为展示... 详细信息

随着互联网的快速发展,越来越多的人们选择通过互联网的方式来获取信息。广告主为了低成本接触更多的目标群体,也逐渐将线下广告业务转移到线上。目前,由于广告主的精准受众需求以及媒体对高质量流量溢价的追求,实时竞价正逐渐成为展示广告的主要投放方式。在实时竞价系统中,服务于广告主的需求方平台需要对从广告交易平台发送过来的每一个广告竞价请求,按照线下所设定的算法计算出一个价格用于投标,竞标价格的高低不仅影响着广告主的广告被曝光的几率,还关乎到广告主的收益。因此设计一个合理的出价策略是实时竞价中一个重要的环节。本文将对实时竞价中出价问题的出价算法和预算管理展开了研究,主要研究的内容如下:(1)线性出价策略是业界常用的出价模型,因为其通过广告的点击率来评估广告的请求价值。但是静态的出价策略是无法适应一个由多方参与组成的复杂激烈的拍卖环境,且线性出价策略在低预算的情况下其性能会所有下降。为了解决线性出价策略的不足,本文提出一种基于比例控制的动态出价策略。该策略通过控制高和低质量流量获取的比例来动态的调整出价,当获取的低质量流量的比例高于设定的阈值时,模型会通过降低价格来减少对低质量的流量获取;当获取的高质量流量的比例低于所设置的阈值时,模型会通过增加价格来提高赢得广告拍卖的概率,以此来增加对高质量流量的获取,从而来适应由多个需求方平台组成的复杂多变的拍卖环境。(2)在广告主的预算受限情况下,可以通过优化每一个时间段上的预算分配,将预算花费在优质的流量上,来提高广告主的投资回报率。本文对iPinYou的数据集进行了分析,发现时间差异对用户的点击有一定的影响。在对预算管理中,将时间因素、流量数量和流量的点击率结合在一起,来对预算进行分配。

关键词：实时竞价需求方平台出价策略比例控制线性出价

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