基于 iPinYou 数据集的实时竞价基准测试
计算机科学与博弈论
2015-05-22 v3 计算机与社会
摘要
作为展示广告的新兴范式，实时竞价（Real-Time Bidding, RTB）通过实时计算每次展示的出价，将竞价策略的焦点从上下文转向用户兴趣。在此绩效驱动的业务中，数据挖掘工作尤其是竞价策略的开发变得至关重要。然而，计算广告领域的研究人员一直苦于缺乏公开的基准数据集，而这些数据集对于比较不同算法和系统至关重要。幸运的是，中国领先的广告技术公司 iPinYou 决定发布其在 2013 年全球 RTB 算法竞赛中使用的数据集。该数据集包含广告拍卖、出价、展示、点击及最终转化的日志。这些日志不仅反映了市场环境，还从广告主的角度构成了用户响应的完整路径。该数据集直接支持了诸如出价优化和点击率（CTR）估计等重要研究问题的实验。据我们所知，这是首个关于 RTB 展示广告的公开数据集。因此，它们对于可复现的研究和理解整个 RTB 生态系统具有重要价值。在本文中，我们首先提供了该数据集的详细统计分析。随后，我们介绍了 RTB 中的出价优化研究问题以及一个简单而全面的评估协议。此外，我们还进行了一系列基准实验，包括点击率（CTR）估计和出价优化。
引用
@article{arxiv.1407.7073,
title = {Real-Time Bidding Benchmarking with iPinYou Dataset},
author = {Weinan Zhang and Shuai Yuan and Jun Wang and Xuehua Shen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1407.7073},
year = {2015}
}
备注
UCL Technical Report 2014