【摘 要】
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随着当前移动通信技术和互联网大数据技术的发展,在线广告逐渐代替传统媒体广告,实时竞价广告（Real-Time Bidding,RTB）因此应运而生,并被不断发展和完善。通常情况下广告主为了获得广告展示机会,需要在需求方平台（Demand-Side Platform,DSP）开展的竞价评估中获胜。在竞价评估中,双方可能由于信息不对等而造成点击率预估的信息差。因此,研究更精准的点击率预测模型和不对称信
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随着当前移动通信技术和互联网大数据技术的发展,在线广告逐渐代替传统媒体广告,实时竞价广告（Real-Time Bidding,RTB）因此应运而生,并被不断发展和完善。通常情况下广告主为了获得广告展示机会,需要在需求方平台（Demand-Side Platform,DSP）开展的竞价评估中获胜。在竞价评估中,双方可能由于信息不对等而造成点击率预估的信息差。因此,研究更精准的点击率预测模型和不对称信息下的广告主竞价模型有着重要的理论价值和现实意义。在线广告的点击率受时间因素影响较大,休息时段的广告点击率明显高于工作时段。因此,本文引入ARMA模型,对时间序列进行预处理,然后利用集成学习算法XGBoost模型进行点击率预测。基于公开数据集,设计仿真实验。试验结果表明,相较于传统预测方法和单XGBoost模型,本文提出的改进模型具有更高的预测准确度。基于点击率预测结果,设计了强化学习模型,研究信息不对称情况下的竞价策略。引入遗憾最小化算法,改进了传统深度强化学习中奖励函数的设计。基于腾讯数据集,对广告主的广告点击率被DSP高估、低估和真实预测的场景进行对比试验。实验证明:在三种场景下,强化学习模型的点击率收益高于传统竞价模型。在DSP预测的点击率高于广告主时,决策智能体倾向以于高频率,低价格的方式出价;在DSP预测的点击率低于广告主时,决策智能体倾向以于低频率,高价格的方式出价;在实际的预测场景中,决策智能体使用十分之一的预算对广告点击率的分布进行探索,最终出价的高低价格分布与点击率预测结果分布相同。
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