WSDM2022|阿里提出合约广告自适应统一分配框架AUAF(已开源)

区块链安全 2年前 (2022) admin
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An Adaptive Unified Allocation Framework for Guaranteed Display Advertising 

Xiao Cheng, Chuanren Liu, Liang Dai, Peng Zhang, Zhen Fang , Zhonglin Zu

Alibaba Group, The University of Tennessee

https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3488560.3498500



合约广告在电子商务市场中应用非常广泛,广告主会利用合约广告来约定好获取一定量的曝光,同时会限定定向受众。主要目标是在合同的约束下最大化合同分发率,从长期来看,对广告主和电商平台来讲,用户兴趣,比如点击率和转化率,对提升二者的投资回报率非常重要。


这篇文章提出一种自适应统一分配框架,AUAF,不仅考虑了请求级别的受众曝光的供给,而且可以避免受众曝光的过度分配。具体而言,这种分配模型同时优化了合同分发率,广告主和用户兴趣的匹配率,考虑了明确的约束条件,用于防止不必要的分配。


针对每天数十亿的请求量级的挑战,作者们开发了基于并行优化算法的参数服务器,如此一来,所提出的分配模型可以得到高效优化,同时可以分钟级别增量更新。在线服务时,离线优化结果和在线决策可以同步进行。这种方法可以自适应平滑,可以跟最优分配解决方案保持一致。



大量实验结果表明,作者们所提出的AUAF框架可以提升合同履约率,还可以提升平均点击率,平均点击率可以用来表征用户兴趣。点击率的提升相对现有方法在统计意义上是显著的。此外,自2020年三月以来,AUAF已经部署在阿里的合约广告展示系统中,点击率提升10%,同时保证了合同履约率没有下降,带来了显著的商业价值提升。




合约广告几个关键要素如下

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现有合约广告算法面临以下两个挑战

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合约广告系统架构图示如下

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这篇文章的主要贡献如下

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关于合约广告,相关背景及算法简介如下

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合约广告分配二部图图示如下

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合约广告算法数学表示如下

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目标函数各项以及部分符号的解释如下

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为了控制不超过合同约定的曝光量,作者们采用了以下目标函数及约束条件

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上述问题的对偶问题形式如下

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利用kkt条件,可以得到以下形式的解

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基于参数服务器的加速算法伪代码如下

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合约广告分配框架图示如下

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数据集简介及算法衡量指标简介如下

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参与对比的方法有以下几个

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参数设置如下

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几种方法在小规模数据集上模拟效果对比如下

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大规模离线分配场景中,几种算法的效果对比如下

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几种算法在大规模数据集上的效果对比如下

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按照不同维度聚合,几种方法的效果对比如下

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线上ab实验中,几种方法的效果对比如下

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代码地址

https://github.com/cxmlxq/AUAF





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原文始发于微信公众号(机器学习blog):WSDM2022|阿里提出合约广告自适应统一分配框架AUAF(已开源)

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