【摘 要】
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互联网广告脱颖于传统的广告投放,为流量变现提供了一条最便捷的道路。实时竞价（Real-Time Bidding,RTB）广告成为了互联网广告中最主流的在线广告投放模式,也成为了互联网媒体最主要的盈利手段,同时给更多的中小型广告主提供了品牌宣传的机会,用户在享受媒体服务的同时能够发掘感兴趣的消费内容,实现了多方位互利共赢。而这背后的技术研究与实践也被越来越多的研究者所关注。本文的研究内容包括在实时竞
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互联网广告脱颖于传统的广告投放,为流量变现提供了一条最便捷的道路。实时竞价（Real-Time Bidding,RTB）广告成为了互联网广告中最主流的在线广告投放模式,也成为了互联网媒体最主要的盈利手段,同时给更多的中小型广告主提供了品牌宣传的机会,用户在享受媒体服务的同时能够发掘感兴趣的消费内容,实现了多方位互利共赢。而这背后的技术研究与实践也被越来越多的研究者所关注。本文的研究内容包括在实时竞价系统中为了优化广告主利润,研究者重点关注的两个方面,一是出价策略优化,二是点击率预测准确性优化,本文使用最大化策略熵的随机策略强化学习算法框架的手段,优化这两方面,从而实现广告主利润的优化。本文的主要成果包括:（1）在出价策略的研究中,本文提出了一种新的调优出价公式,细粒度地针对每条曝光机会进行调优出价,让出价结果不会过于偏离曝光机会的真实价值。通过一个基于最大化策略熵的随机策略强化学习算法进行调优出价,解决由于广告竞价机制带来的单粒度出价存在的学习困难问题。首先通过曝光机会的价值估计做出一个基于价值的基础出价,再通过强化学习模型观察当前竞价环境以及统计信息输出曝光机会的调整因子优化广告竞价,本文采用了SAC（Soft-Actor-Critic）强化学习算法作为调整因子的输出模型,并在真实数据集上实现了该出价策略。（2）点击率预测模型作为价值评估的关键环节,本文提出了通过强化学习作为次学习器的融合模型来维持点击率预测任务的稳定性,使用强化学习算法生成一个融合参数矩阵,融合多个子学习器预测结果来保证点击率预测任务的准确且稳定。同样使用加入了最大熵的强化学习模型来解决不同融合参数矩阵会有相同融合结果的多最优问题,让融合模型能够更好地学习融合参数矩阵的输出,从而维持融合点击率预测模型的准确性与稳定性。并通过在真实点击率预测任务场景下进行实验证明融合模型的可行性与优势性
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