Vi anser att budgetoptimering problem som en annonsör som deltar i upprepade sponsrade sökauktioner, försöker maximera antalet klick som uppnås under den budgeten. Vi kastar problemet budgetoptimering som en Markov Decision Process (MDP) med censurerade observationer, och föreslår en lärande algoritm baserad på den välkända Kaplan-Meier eller produkt-limit estimator. Vi validerar prestandan för denna algoritm genom att jämföra den med flera andra på en stor uppsättning sökauktionsdata från Microsoft adCenter, visar snabb konvergens till optimal prestanda.
Författarna i REF ansåg budgivning som en Markov beslutsprocess och formulerade en online lärande algoritm under censurerade data.
Budget Optimization for Sponsored Search: Censored Learning in MDPs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}