[1N2] 機械学習-機械学習応用(2)

[1N2-02] CVR予測のためのノンパラメトリックDelayed Feedbackモデル

〇吉川 友也¹、今井 優作² (1. 千葉工業大学 人工知能・ソフトウェア技術研究センター、2. 株式会社サイバーエージェント)

キーワード：コンバージョン率予測、ノンパラメトリック推定、ディスプレイ広告

インターネット広告業界において，コンバージョン率(CVR)予測は，表示する広告の効果測定やユーザの興味を理解する上で重要になるため，CVR予測のためのモデルがここ数年よく研究されている．
基本的に，広告のクリックとコンバージョンの間には時間遅れ(delayed feedback)が発生するため，この時間遅れを考慮するCVR予測モデルが必要となる．
本論文では，時間遅れに対してパラメトリックな分布を仮定しないCVR予測のためのノンパラメトリックdelayed feedbackモデルを提案する．
Criteoデータセットを用いた実験では，時間遅れに対して指数分布を仮定するCVR予測モデル等と比較して，提案法が精度良くCVRを予測できることを示す．