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广告投放的预测权重(CS)

我们研究了在线能力二分匹配建模印象广告投放的比例权重算法的性能。该算法利用对广告客户节点的预测,将到达的印象节点与其邻近节点的权重按比例匹配。本文以雅虎广告印象数据集为例,对该算法的性能进行了全面的实证研究。并与自然基线(如贪婪注水算法和排序算法)相比,显示了其优越的性能。比例权重算法最近受到了理论文献的关注,在这些文献中,它被证明有强大的保证,超出了带有预测的算法的最坏情况模型。我们将这些结果扩展到广告商的能力不再随时间静止的情况下。此外,我们还证明了当印象数和最优匹配量足够大时,算法在随机顺序到达模型中具有接近最优的性能。

原文题目:Using Predicted Weights for Ad Delivery

原文:We study the performance of a proportional weights algorithm for online capacitated bipartite matching modeling the delivery of impression ads. The algorithm uses predictions on the advertiser nodes to match arriving impression nodes fractionally in proportion to the weights of its neighbors. This paper gives a thorough empirical study of the performance of the algorithm on a data-set of ad impressions from Yahoo! and shows its superior performance compared to natural baselines such as a greedy water-filling algorithm and the ranking algorithm. The proportional weights algorithm has recently received interest in the theoretical literature where it was shown to have strong guarantees beyond the worst-case model of algorithms augmented with predictions. We extend these results to the case where the advertisers' capacities are no longer stationary over time. Additionally, we show the algorithm has near optimal performance in the random-order arrival model when the number of impressions and the optimal matching are sufficiently large.

原文链接:https://arxiv.org/abs/2106.01079

原文作者:Thomas Lavastida, Benjamin Moseley, R. Ravi, Chenyang Xu

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