I realtidsreklam säljs annonsplatser per avtryck via en auktionsmekanism. För en annonsör är kampanjinformationen ofullständig - användarens svar (t.ex. klick eller konverteringar) och marknadspriset för varje annons intryck observeras endast om annonsörens bud hade vunnit motsvarande annonsauktion. Förutsägelserna, såsom prognostisering av budlandskapet, uppskattning av klickfrekvens (CTR) och optimering av budgivningen, drivs alla i det preliminära skedet med fullständiga anbudsförfrågningar. Utbildningsdata samlas dock in i det post-bid skedet med en stark partiskhet mot de vinnande intrycken. En vanlig lösning för att lära sig över sådana censurerade data är att väga data instanser för att korrigera skillnaden mellan utbildning och förutsägelse. Det har dock inte gjorts någon större undersökning av hur man kan uppnå vikterna oberoende av tidigare anbudsstrategier och följaktligen integrera dem i de slutliga CTR-prognoserna och stegen för generering av bud. I detta dokument formulerar vi CTR-skattning och budoptimering under sådana censurerade auktionsdata. Härledd från en överlevnadsmodell visar vi att historisk budinformation naturligt införlivas för att producera Bid-aware Gradient Descents (BGD) som styr både betydelsen och riktningen av lutningen för att uppnå opartiskt lärande. Den empiriska studien baserad på två storskaliga verkliga datauppsättningar visar anmärkningsvärda resultatvinster från vår lösning. Utbildningsramen har satts in på Yahoo!'s budplattform i realtid och tillhandahöll 2,97 % AUC-lyft för CTR-uppskattning och 9,30 % eCPC-fall för budoptimering i ett online A/B-test.
I REF föreslog författarna en objektiv inlärningsalgoritm för click-through rate estimation med hjälp av den vinnande prisfördelningen.
Bid-aware Gradient Descent for Unbiased Learning with Censored Data in Display Advertising
{'venue': "KDD '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}