【标题】Adaptive Risk-Aware Bidding with Budget Constraint in Display Advertising

【作者团队】Zhimeng Jiang , Kaixiong Zhou, Mi Zhang , Rui Chen , Xia Hu , Soo-Hyun Choi

【发表日期】6 December, 2022

【论文链接】https://arxiv.org/pdf/2212.12533.pdf

【推荐理由】

实时竞价（RTB）已经成为展示广告的一种主要模式。实时拍卖用户访问产生的每个广告印象，其中需求侧平台（DSP）通常根据广告印象值估计和最优出价确定自动提供出价。然而，当前的出价策略忽略了用户行为（例如，点击）的巨大随机性以及拍卖竞争导致的成本不确定性。在这项工作中，论文明确考虑了估计广告印象值的不确定性，并通过顺序决策过程对特定状态和市场环境下DSP的风险偏好进行建模。具体而言，论文通过强化学习提出了一种新的具有预算约束的自适应风险感知投标算法，该算法首次同时考虑了DSP的估计不确定性和动态风险趋势。论文从理论上揭示了基于风险价值（VaR）的不确定性与风险趋势之间的内在关系。因此，提出了两种建模风险趋势的实例，包括包含三个基本属性的基于专家的公式和基于自我监督强化学习的自适应学习方法。论文在公共数据集上进行了广泛的实验，并表明所提出的框架在实际环境中优于最先进的方法。