Jun, 2023

多平台广告市场中使用非 IC 拍卖的预算管理

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TL;DR本文提出了一种针对在线广告买卖市场的方法，以最大化广告主的总实用效益且满足预算限制，解决预算限制下不确定的、可能存在证明问题的一组拍卖中的投标最优策略问题，并对在线出价的情况进行了调查，算法在完全信息情况下的拍卖后悔为 $O (T^{3/4})$。我们证明了此方法优于现有的适应性 pacing 算法的合成和真实数据集上的累计后悔。
发现论文，激发创造
  • 具有预算和 ROI 约束的非真实拍卖的无悔算法

    自动投标算法是广告主在在线广告平台上优化广告活动的方式之一，本研究通过设计在线自动投标算法来实现广告主在预算和投资回报率限制下的价值最大化，研究还包括竞标优化、价值分布和成交价相关性等方面。

    Apr, 2024

  • 非静态自动竞标世界中的在线广告采购

    本文提出了一种在线学习框架，利用多维度的决策变量、赌博反馈和长期不确定性约束，帮助广告客户在非平稳采购结果的真实赌博反馈环境中动态优化广告平台的杠杆决策，取得低损失结果。

    Jul, 2023

  • 带有预算的重复二价拍卖中的协调动态竞标

    本文研究了协同在线竞标算法在具有预算限制的重复次数第二价格拍卖中的效率，提出保证每个客户比独立竞标获得更高效用价值的算法，并以在线学习和均衡分析为技术支持，实现与多维基准的竞争。

    Jun, 2023

  • 应用于一价拍卖中出价的战略稳健学习算法

    学习在重复的一价拍卖中进行投标是博弈论和机器学习之间的一个基本问题，我们提出了一种新颖的凸形式用于分析一价拍卖中的纯策略投标，并证明了我们的算法可以有效鼓励拍卖买家真实报价并且无法被巧言利用。

    Feb, 2024

  • 带预算的贝叶斯多臂赌博算法在动态广告分配中的应用

    本文针对互联网广告动态分配中的预算限制，运用多臂老虎机算法进行研究，提出具有强可证性、适应性强的 UCB1 算法改进方案。

    Jun, 2013

  • 推进广告拍卖逼真度：实践见解和建模影响

    在线广告拍卖的学习模型揭示了竞价人行为对关键绩效指标的影响，包括广告槽位置、竞争广告商数量和身份、广告商接收的反馈以及支付规则等特征。同时证明了在更现实的拍卖环境中，即使竞标人来自同一人群，提供 “软底价” 也能提升关键绩效指标。

    Jul, 2023

  • 多单位拍卖中的在线学习

    该论文研究了在重复多单位拍卖中基于均匀定价的两个变体，并分析了在线和离线设置下的问题。作者提出了离线最优策略算法，并设计了高效的在线算法，同时通过博弈理论探究了平衡的质量。

    May, 2023

  • 具有战略买家的重复拍卖学习定价

    我们研究了在线广告中的买方定价、多次交互和卖方算法，包括买方价值分布推断、策略性遗憾和卖方长期收入最大化。我们定义了策略性遗憾的自然概念，介绍了卖方算法，分析了买方的贴现能力。该文阐述了任何卖方算法在没有贴现时都将遭受线性策略性遗憾。

    Nov, 2013

  • 重复多单位按竞标付费拍卖中的学习

    通过离线动态规划方案，设计了在线学习算法以解决多次多单位逐标付款拍卖中的出价问题，并获得关于遗憾上界的结果，研究表明这种拍卖方式产生更高的收入。

    Jul, 2023

  • 在对抗性一价拍卖中学习最优且高效的竞标策略

    本研究探讨了如何学习在首价拍卖中进行出价，针对这一问题开发了首个达到最小化一般策略集的竞标算法，能够显著提升现有竞标算法的效果。这一算法利用专家策略和层级策略，取得了不错的效果，在三个真实场景的测试中表现出了优越性。

    Jul, 2020