机构名称：
¥ 2.0
摘要。广告是电子商务平台的关键收入来源，也是其卖方的重要在线营销工具。在本文中，我们探索了动态广告分配，每个客户到达电子商务平台的到达时有限，在单击广告时，cus tomers遵循选择模型。是在最近倡导在线广告交付算法公平性的倡导中，我们通过对不同广告和CUS Tomer类型的点击进行评估的一般公平度量指标调整了广告的价值。原始的在线广告分配问题是棘手的，因此我们提出了一个新颖的随机程序框架（称为两个阶段目标debt），该框架首先决定点击键入目标，然后设计一个AD分配策略，以在第二阶段满足这些目标。我们显示了原始问题，放松的点击目标优化和流体 - 敏感性（流体）con Vex程序之间的渐近等效性。我们还设计了一种债务加权算法算法，并证明，只要问题大小尺寸到无穷大，该算法在最佳的第一阶段点击目标下（渐近）是最佳的。与流体启发式及其解决变体相比，我们的方法具有更好的可扩展性，并且可以在整个视野中更加顺利地耗尽广告预算，这对于在线广告业务中非常需要实践。最后，我们提出的模型和算法有助于下一步提高在线电子商务平台的AD分配的公平性，其效率很大。
在客户选择和算法公平性下的在线广告分配
主要关键词
相关文件推荐
