論 文Papers

WORKSHOP (DOMESTIC)

オンライン広告におけるCTR予測モデルの素性評価

田頭 幸浩, 山本 浩司, 小野 真吾, 塚本 浩司, 田島 玲

第5回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2013), 2013/3

Category:

機械学習 (Machine Learning) データサイエンス (Data Science)

Abstract:
オンライン広告はインターネットの経済を支える大きな柱の一つであり,ビジネスと学術の両方から大きな注目を浴びている.本稿ではオンライン広告のうち,クリック課金型のテキスト広告に注目し,そのクリック率(click-through rate; CTR)を予測するモデル(CTR予測モデル)の素性について評価を行う.CTR予測モデルの精度向上は適切な広告選択に不可欠であり,収益と直結した重要な部分を占めるため,その素性は現在までに多岐に渡って提案されてきた.本稿では実際の配信システムログを用いてこれらの素性を評価し,その有用性を検証する.
Download:

オンライン広告におけるCTR予測モデルの素性評価(PDF)