现代商业互联网搜索引擎通过拍卖方式在搜索结果旁边展示广告，这种发起出价的赞助搜索依靠市场机制，我们总结了当前拍卖系统的情况，描述了博弈论方面的基本原理，该博弈涉及到三方，分别是广告主、搜索引擎和搜索用户，介绍了强调每方角色的研究方向，并使用机制设计、优化和统计估计的技术来制定竞标和定价算法最后提出了赞助搜索广告中的一些挑战。

May, 2008

本文提出了一种基于随机规划模型的关键词分组方法，考虑了点击率和转化率等随机变量，同时纳入预算约束和风险承受能力，使用分支界定算法解决该模型，实验证明该方法在实际的搜索广告活动中表现出色，并揭示了有关关键词分组决策的重要洞察。

Mar, 2022

社交广告利用消费者同伴的信息，以及同伴与品牌、产品、组织等的从属关系，来定向广告和增加其有效性。该研究通过两项实地实验发现，多个社交信号与广告一起展示，以及与强联系人相关联的广告，可以显著增加消费者对广告的反应。

Jun, 2012

该研究探讨了内容创作者为获取用户关注所采取的策略，以及在线平台开发者所做出的算法选择对其影响，并提出了一种名为曝光博弈的模型来形式化这种动态。该模型证明了算法选择对曝光博弈的 Nash 均衡的存在和性质产生了重大影响，并提出了一种针对曝光游戏的 (前置) 审核工具来识别理想内容和以激励为导向的排名之间的不一致情况。

Jun, 2022

提出全局优化框架，实现对电子商务搜索中商品的排名，具体包括了相互影响的采购概率预测和排名任务，得出有关 GMV 的优化结果。

May, 2018

本篇论文提出了一种方法，从历史数据中学习出最大化收益的水坑策略，实现了对估值分布和通过迭代搜索得分的候选瀑布流的匹配，与手动专家优化相比，方法改善了真实瀑布流的总收益。

Jan, 2022

本文提出了一个关于广告关键词决策的框架，并回顾了当前技术、输入特征和评估指标，最后讨论了可能存在的缺陷，为未来的探索提供了新的研究视角。

Feb, 2023

通过系统捕捉和分析人类用户的反馈模式，可以对多媒体内容进行有效索引，并使用 epsilon-greedy 方法避免本地最大值，并提高多媒体信息检索性能。

Nov, 2019

本文研究广告拍卖中各利益相关者的权衡。我们讨论了基于利益相关者效用值的线性组合优化问题及其解决方案，同时通过模拟和实际数据分析探究了不同广告数量对各方效用的影响。最后，我们探究了组合型广告格式的不同竞价规则，并发现了其中的问题和限制。

Apr, 2014

本文提出了一种新的拍卖机制 —— 神经多插槽拍卖（NMA），通过上下文感知列表式预测模块和深度排序模块有效地对广告的全球影响进行建模，同时设计一个辅助损失以有效地降低社会福利的下降，实现了最大化收入和平衡的社会福利，证实了 NMA 在收入和社会福利方面具有更好的性能。

May, 2022