[論文レビュー] A game- heoretic machine learning approach for revenue maximization in sponsored search

Di He, Wei Chen+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 3, 2013

Consumer Market Behavior and Pricing参考文献 18被引用数 30

ひとこと要約

本稿では、マーカフ・モデリングとバイレベル最適化を組み合わせたゲーム理論的機械学習手法を提案し、スポンサーリンク広告におけるオークションメカニズムを学習することで、検索エンジンの収益を最大化する。広告主の入札応答を予測し、収益を実証的に最適化することで、ベースラインと比較して著しく高い収益を達成しており、予測期間が長くなるにつれて収束が保証されている。

ABSTRACT

Sponsored search is an important monetization channel for search engines, in which an auction mechanism is used to select the ads shown to users and determine the prices charged from advertisers. There have been several pieces of work in the literature that investigate how to design an auction mechanism in order to optimize the revenue of the search engine. However, due to some unrealistic assumptions used, the practical values of these studies are not very clear. In this paper, we propose a novel game-theoretic machine learning approach, which naturally combines machine learning and game theory, and learns the auction mechanism using a bilevel optimization framework. In particular, we first learn a Markov model from historical data to describe how advertisers change their bids in response to an auction mechanism, and then for any given auction mechanism, we use the learnt model to predict its corresponding future bid sequences. Next we learn the auction mechanism through empirical revenue maximization on the predicted bid sequences. We show that the empirical revenue will converge when the prediction period approaches infinity, and a Genetic Programming algorithm can effectively optimize this empirical revenue. Our experiments indicate that the proposed approach is able to produce a much more effective auction mechanism than several baselines.

研究の動機と目的

• 既存のスポンサーリンク広告オークションメカニズム設計における現実的でない仮定に起因する実用的制限を解消すること。
• 歴史的入札データを用いて広告主がオークションメカニズムにどのように反応するかを学ぶデータ駆動型アプローチを開発すること。
• 将来の入札系列を予測し、これらの予測に基づいて実証的に収益を最大化することで、オークションメカニズムを最適化すること。
• 予測期間が延長されるにつれて、実証的収益が理論的に収束することを保証すること。
• 実証的評価を通じて、ベースラインオークションメカニズムと比較して優れたパフォーマンスを示すこと。

提案手法

• 広告主が異なるオークションメカニズムに反応して入札をどのように調整するかの確率的ダイナミクスを捉えるために、歴史的入札データ上でマルコフモデルを訓練する。
• 任意のオークションメカニズムに対して、学習されたマルコフモデルが時間経過に伴う広告主の入札系列を予測する。
• オークションメカニズムはバイレベル最適化フレームワークを通じて最適化される：下位レベルは入札系列を予測し、上位レベルはこれらの予測に基づいて実証的収益を最大化する。
• 上位レベルの最適化は、高収益オークションメカニズムを探索するための遺伝的プログラミングアルゴリズムを用いて実施される。
• 安定した入札応答ダイナミクスを仮定すると、予測期間が無限大に近づくにつれて、実証的収益が収束することが保証される。
• ゲーム理論は、入札者を戦略的エージェントとしてモデル化し、機械学習はその行動パターンをモデル化することで統合される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 機械学習モデルは、オークションメカニズムへの応答としての広告主の戦略的入札調整を効果的に捉えることができるか？
• RQ2 入札予測と収益最大化を統合したバイレベル最適化フレームワークは、従来のオークション設計手法を上回る性能を示せるか？
• RQ3 予測期間が延長されるにつれて、学習されたメカニズムの実証的収益は収束するか？
• RQ4 提案手法は、確立されたベースラインオークションメカニズムと比較して収益パフォーマンスで優れているか？
• RQ5 遺伝的プログラミングは、複雑な非線形オークションメカニズム空間を効果的に探索・最適化できるか？

主な発見

• 実験的評価を通じて、提案手法がベースラインメカニズムと比較して著しく高い収益を達成することが示された。
• 予測期間が無限大に近づくと実証的収益が収束することを確認し、本手法の理論的安定性が裏付けられた。
• マルコフモデルは、オークションメカニズムの変化に対する広告主の動的応答を効果的に捉えており、将来の入札系列の正確な予測を可能にした。
• 遺伝的プログラミングは、複雑で非線形なオークションメカニズム空間を効果的に探索し、高収益構成を同定するのに有効であった。
• ゲーム理論と機械学習の統合により、従来の理論的研究で一般的な現実的でない仮定を避ける実用的でデータ駆動型のオークション設計が可能になった。
• 本手法は強力な実証的パフォーマンスを示しており、スポンサーリンク広告システムにおける実世界での導入の可能性を示唆している。