Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Chenlu Ding, Jiancan Wu, Diêm Thành Yuan, Cunchun Li, Xiang Wang, Dingxian Wang, Frank Yang, Andrew Rabinovich
Phác thảo
Bài báo này trình bày một phương pháp cải thiện độ chính xác của dự đoán tỷ lệ chuyển đổi (CVR) trong quảng cáo trực tuyến dựa trên mô hình Chi phí cho mỗi chuyển đổi (CPA). Một thách thức chính nằm ở vấn đề phản hồi trễ, trong đó chuyển đổi chỉ xảy ra sau một khoảng thời gian đáng kể kể từ khi người dùng phản hồi quảng cáo. Điều này dẫn đến dữ liệu gần đây không đầy đủ và việc huấn luyện mô hình bị sai lệch. Các giải pháp hiện có phần nào khắc phục được vấn đề này, nhưng việc phụ thuộc vào các mô hình phụ trợ hạn chế hiệu quả tính toán và khả năng thích ứng với sự thay đổi sở thích của người dùng. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp dựa trên hàm ảnh hưởng (IF-DFM) cho mô hình phản hồi trễ. IF-DFM ước tính ảnh hưởng của các phép biến đổi mới đến và bị trì hoãn lên các tham số mô hình, cho phép cập nhật hiệu quả mà không cần đào tạo lại toàn bộ. Bằng cách định hình lại tích vectơ Hessian ngược thành một bài toán tối ưu hóa, chúng tôi đạt được sự cân bằng tốt giữa khả năng mở rộng và hiệu quả. Kết quả thử nghiệm trên các tập dữ liệu chuẩn cho thấy IF-DFM vượt trội hơn các phương pháp hiện có về độ chính xác và khả năng thích ứng.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
Giải quyết hiệu quả vấn đề phản hồi chậm trễ, góp phần nâng cao độ chính xác của dự đoán CVR trong quảng cáo trực tuyến.
◦
Giảm chi phí tính toán bằng cách cho phép cập nhật mô hình hiệu quả mà không cần mô hình phụ trợ.
◦
Khả năng thích ứng cao với những thay đổi trong sở thích của người dùng, cho phép phản ứng linh hoạt với môi trường thị trường thay đổi.
•
Limitations:
◦
Thiếu thảo luận về các vấn đề và hạn chế có thể phát sinh khi áp dụng phương pháp đề xuất vào các hệ thống thương mại thực tế.
◦
Cần phải xác thực thêm hiệu suất tổng quát trên nhiều loại dữ liệu và tình huống quảng cáo trực tuyến khác nhau.
◦
Thiếu phân tích chi tiết về độ phức tạp và chi phí tính toán của quá trình tối ưu hóa tích vectơ Hessian ngược.
