報酬がベルヌーイ分布に従うときのThompson Sampling - くじらにっき++
報酬がベルヌーイ分布に従うときのThompson Samplingの追試をだいぶ前にやったのですが，あまり受けが良くなかったのでブログで供養をしていきます。 問題設定 Thompson Samplingは多腕バンディット問題に対する方策の1つです。多腕バンディット問題については良い解説記事やスライドがたくさんあるので，興味がある人はググってみてください。以下のようなデモもあります*1。 https://arosh.github.io/multi-armed-bandit/ 行ったのはChapelleらのNIPS 2011の論文 [1] の中の実験の1つの追試で，報酬が のベルヌーイ分布に従うアームが1本， のベルヌーイ分布に従うアームが99本あるという設定です。 原理 Thompson Sampling では個々のアーム を引いたときに当たりが出た回数 ，外れが出た回数 を記録しておきます
Thompson Samplingの実験的な評価
内容はアルゴリズムの紹介、パラメータチューニングとそれによる損失の変化の実験結果、オンライン広告とリコメンドエンジンへの適用例など。以降、Thompson SamplingはTSと表記。 UCBとの比較 実験ではどのパターンも、途中まではUCBと同じ損失だが試行回数がある程度増えた所でTSの損失がUCBを下回っている。腕の数が多い程、報酬の差が小さい程UCBとパフォーマンスが分かれる点は後ろにずれる。 理由は書いてないが、UCBは一旦報酬が低い事がわかった腕も定期的に引くのでこういう結果になるのだろう。TSは報酬の期待値が収束した後は良い物しか引かない。 事後確率の調節 ベータ分布のパラメータaとbについてそれぞれα∈(2, 1, 0.5, 0.25) で割った値にした実験。0.25にすると傾向として損失は下がるが、損失が増える駄目なケースも増える。腕の性能評価を早めるので、誤って評価して
嘘つくメトリクス
2. Tristan Irvine 所属: 秋葉原ラボ 経歴: <2015: スーパカミオカンデ大型素粒子観測器・博士生 2015: サイバーエージェント入社・データサイエンティスト 得意なこと: 早起き・漢方 下手なこと: スクワット・速く食べる 3. AmebaInfeed サイバーエージェント媒体の運用型の自社広告。デマンドサイドとサプライサイドの両方 の役割が存在。 チームと一緒に管理してる機械学習タスクは主に二つ： ● CTR予測 - 候補広告をCPC (クリックごと単価) x CTRでランキングする。 ○ ストーリミング学習、 Adagrad Factorization Machine + Thompson Sampling ● CVR予測 - 広告ごとのCPCを自動的に決める。（目標CPA x CVR） ○ オンライン学習、Gaussian Density Filter Fa
論文読んだメモ: Cost-sensitive Learning for Utility Optimization in Online Advertising Auctions (2017 AdKDD)
KDD 2017 のワークショップ、2017 AdKDD & TargetAd の論文がいくつか事前に公開されていたので、読んだメモを残しておきます。 今回読んだのは Criteo 社の Cost-sensitive Learning for Utility Optimization in Online Advertising Auctions です (勘違い・読み間違いなどあるかもしれませんがご容赦ください)。 概要 CTR / CVR 予測を用いた広告配信の費用的なパフォーマンスを改善する話 予測精度を改善する話 ではない 予測モデルの精度は log loss で評価する一方で、広告配信のパフォーマンスは (経済学でいうところの)「効用 (Utility)」で評価していて、この評価メトリクスの観点でギャップが存在している この 「効用」が良くなるように予測モデルを学習したい、というのが
広告業界と無関係な僕がさっぱり理解できないアドテク用語を調べた。
厳密には無関係ということはないのですが、僕は直接的に広告に関連のある事業をやっているわけではありません。しかし、最近アドテクの世界が面白くて、基本的なことから勉強しています。 インターネット広告はテクノロジーのかたまり インターネットはテクノロジーの世界です。そして、この世界でとても大きなお金を生んでいるのが広告です。 今をときめくGoogleもFacebookも広告で収益を上げている企業です。日本でも同様にインターネット広告の市場規模はとても巨大で、1兆円程度とのことです。 必然的に、広告という世界には、インターネットの業界のテクノロジーが結集します。だから、技術的にも、とてもおもしろいです。 広告はどこからやってくるのか？ 広告とは、これのことですよね。 そもそもは、これがどうして表示されるのか、というを調べていました。調べてみると、裏側にはとんでもない世界が広がっていました。 純広告
秋元@サイボウズラボ・プログラマー・ブログ ついにページビューによる測定が最重要でなくなりそう
via Yahoo! News ウェブサイトの視聴率測定最大手のニールセン/ネットレイティングスが、ページビューによるウェブサイトのランクづけをついに廃止(非公式化)し、サイト滞留時間でのランキングに切り替えるという発表を明日(米国時間火曜日)するらしいというニュースがきた。 Ajaxによるユーザビリティ向上などで、Yahooなどはかえってページビューの減少が起こっていたり、YouTubeなどの動画サイトではユーザが動画をじっと見ているので実際の利用時間に比べてページビューが少なかったり、何かするたびに別のページを開かせるMySpaceが、ページビューでは実際よりも人気があるように見えてしまっていたというような問題が出ていたが、これらの問題を解消するのが目的らしいということだ。 サイト滞留時間でランキングをつけなおすと、PVでトップだったYahooが2位に後退、トップはPVでは6位だったA
ブログにコメントします -- 1回たったの25円！
ProBlogger を読んでたら、こんな新ビジネス（？）が紹介されていました。お金を払うと（他人の）ブログにコメントしてくれるサービス、だって： ■ Buy Blog Comments - A Sick New Comment Spam Service Launches (ProBlogger) 紹介、というより「こんな商売許せない！」という糾弾なのですが、とにかく槍玉に挙げられているのは"BuyBlogComments.Com"というサービス。その名の通りブログのコメントを「お金で買う」というもので、自分のサイトへと誘導するようなコメントを他人のブログに残してくれます。いわば「人力コメントスパムサービス」といったところ。サイトを見ると、$19.99/500回で$99.99/1,000回で$199.99という3つのオプションが用意されているようですね。日本円にすれば、だいたい1回あたり2
メディア・パブ: ヤフーはなぜ行動ターゲティング広告に熱心か
ヤフーが行動ターゲティング広告に注力している。 日本のヤフーは，2006年1月から行動ターゲティング広告のテストマーケティングを始め，06年7月から本格導入していた。そして，07年7月からそのサービスを拡充することになった。 今回のサービス拡充の詳細については，リリースに任せるとして，概略は次の通り。 ・これまでの「行動ターゲティング広告」では，ユーザーのネット上の行動履歴に基づいて興味・関心別に広告を配信していた。7月からはターゲティングをさらに細分化した拡充サービス2種類を用意することになった。 ・ひとつは，行動履歴に属性情報（年齢・性別）を掛け合わせた「デモグラフィック行動ターゲティング」。例えば，美容コスメに関心のある20代女性向け広告を打ち出せる。 ・もう一つは，行動履歴に地域情報を掛け合わせた「エリア行動ターゲティング」。例えば，新築マンションに購入意欲のある大阪在住者向け広告
織田浩一インタビュー 「テレビCM崩壊」は海の向こうの話なのか？ | エキサイト ウェブアド タイムス
織田浩一インタビュー 「テレビCM崩壊」は海の向こうの話なのか？ [ テレビCM崩壊 ][ 織田浩一 ][ CGM ][ エンゲージメント ][ 統合マーケティング ][ ブログ ][ ブランディング ][ YouTube ][ オープンソース ] 「47％の視聴者が、番組終了後あるいはコマーシャルをスキップするために、チャンネルを変える」「75％が”ながら視聴”」「消費者は一夜にコマーシャル２つとブランド１つしか覚えていない」……従来のマス広告が効かなくなっているアメリカの現状を豊富なデータをもとに伝え、新たなマーケティング手法を説いた書籍『テレビCM崩壊』。果たしてこの流れは日本にもやってくるのか？ 本書を監修した広告ビジネスコンサルタントの織田浩一に話を聞いた。 『テレビCM崩壊』とは 正式書名は『テレビCM崩壊〜マス広告の終焉と動き始めたマーケティング2.0』。マーケティングコ
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