Abstrakt. Onlinereklamen går i allt högre grad över till realtids budgivning på annonsinventering, där annonsplatserna säljs genom realtidsauktioner på användare som besöker webbplatser eller använder mobilappar. För att konkurrera med okända anbudsgivare i en sådan stokastisk miljö måste varje budgivare uppskatta värdet av varje intryck och sätta ett konkurrenskraftigt anbudspris. Tidigare budgivningsalgoritmer har gjort detta utan att ta hänsyn till begränsningarna i budgeten, som vi tar upp i detta dokument. Vi modellerar anbudsprocessen som en Constomed Markov Decision Process baserad förstärkning lärram. Vår modell använder den förutsagda klick-genom-ränta som tillstånd, budpris som åtgärden, och annons klickar som belöning. Vi föreslår en budfunktion som överträffar de toppmoderna budgivningsfunktionerna när det gäller antalet klick när budgetgränsen är låg. Vi simulerar vidare olika budfunktioner som konkurrerar i samma miljö och rapporterar resultaten av anbudsstrategierna när det krävs för att anpassa sig till en dynamisk miljö.
Du och Al. Ref ansåg budgetrestriktionen och formulerade RTB-problemet som en konspirerad Markov-beslutsprocess.
Improving Real-Time Bidding Using a Constrained Markov Decision Process
{'venue': 'ADMA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}