Deep CTR Prediction in Facebook Ads
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- IWAZAKI Yuki
- CyberAgent, Inc.
Bibliographic Information
- Other Title
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- 深層学習によるFacebook広告のCTR予測
Abstract
<p>技術の発展に伴い表現力の高いインターネット広告が増えている中,ユーザーと広告主双方に利点のある広告のクリック率(CTR)予測が盛んに行われている.その広告に関連するあらゆる情報,例えば広告の出ているメディアやページ内の表示場所,広告を見たユーザーのデモグラフィック,広告主とその商品,クリエイティブと呼ばれる広告バナーの画像や文面等がクリックを引き起こす要因として考えられる.しかし,高速なレスポンスタイムが求められるインターネット広告では,情報量が多く処理や学習に時間を要してしまうことから,画像や文面を用いて予測性能を改善したり,知識を抽出する研究があまり進んでいない.その解決策として高次元タスクにおいて顕著な成果を上げているDeep Learningを用いて画像やテキストといった各要素をEnd-to-Endに学習させ,得られた結果から配信影響について議論する.また,従来の手法との比較実験から考察とまとめを行う.本研究の目標は,新規の広告に対してCTRを見積もること,また学習されたモデルからCTRに寄与する特徴,配信影響を発見することである.</p>
Journal
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- Proceedings of the Annual Conference of JSAI
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Proceedings of the Annual Conference of JSAI JSAI2018 (0), 4Pin114-4Pin114, 2018
The Japanese Society for Artificial Intelligence
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Details 詳細情報について
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- CRID
- 1390282763024159616
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- NII Article ID
- 130007424512
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- JaLC
- CiNii Articles
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- Abstract License Flag
- Disallowed