基于带惩罚的点概率距离策略优化算法在展示广告实时竞标中的研究

Research on policy optimization algorithm based on probability distance with penalized point in real-time bidding of display advertising
李文权1
齐琦1
李霓2
刘永娜3
1. 海南大学 计算机科学与技术学院, 海口 570228
2. 海南师范大学 数学与统计学院, 海口 571158
3. 海南大学 应用科技学院, 海南 儋州 571737

摘要

实时竞价(RTB)是在线展示广告中被广泛采用的广告投放模式,针对由于RTB拍卖环境的高度动态性导致最佳出价策略难以获得的问题,提出了一种基于强化学习(RL)的出价策略优化方法,即采用带惩罚的点概率距离策略优化(POP3D)算法来学习最佳出价策略。在基于POP3D的出价框架中,广告投标过程被建模为情节式的马尔可夫决策过程,每个情节被划分为固定数量的时间步,每个广告展示的出价由它的预估点击率大小和竞标因子共同决定。每个时间步,竞标代理都会根据上一时间步的拍卖情况对竞标因子进行调整,以使得出价策略能够适应高度动态的拍卖环境,竞标代理的目标是学习最佳的竞标因子调整策略。在iPinYou数据集上的实验结果表明,与DRLB算法相比,所提出价算法在预算比例为1/16和1/32时,在点击次数方面均提升了0.2%;当预算比例为1/8、1/16和1/32时,在赢标率方面分别提升了1.8%、1.0%和1.7%;另外,在稳定性方面,所提方法也具有优势。表明了该方法的优越性。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(11861030)
国家重点研发计划资助项目(2018YFB1404400)
海南省自然科学基金资助项目(2019RC176)
教育部第49批留学回国人员科研启动基金资助项目(2015-311)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.07.0264
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 461-467
文章编号: 1001-3695(2022)02-023-0461-07

发布历史

[2021-09-18] 优先出版
[2022-02-05] 印刷出版

引用本文

李文权, 齐琦, 李霓, 等. 基于带惩罚的点概率距离策略优化算法在展示广告实时竞标中的研究 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (2): 461-467. (Li Wenquan, Qi Qi, Li Ni, et al. Research on policy optimization algorithm based on probability distance with penalized point in real-time bidding of display advertising [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (2): 461-467. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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