AI Lab, bài báo được chấp nhận tại "The Web Conference 2020", hội nghị quốc tế về lĩnh vực web và khai thác dữ liệu ~ Đề xuất phương pháp cải thiện vấn đề chậm trễ kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá việc quan sát dữ liệu chính xác kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá học máy ~

Quảng cáo｜Ngày 11 tháng 3 năm 2020

CyberAgent Co, Ltd (Trụ sở chính: Shibuya-ku, Tokyo, Chủ tịch và Giám đốc đại diện: Susumu Fujita, Được niêm yết trên Phần đầu tiên của Sở giao dịch chứng khoán Tokyo: Mã chứng khoán: 4751) đã thông báo rằng một bài báo có đồng tác giả là nhân viên của chúng tôi sẽ được xuất bản tại một hội nghị quốc tế kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá lĩnh vực khai thác dữ liệu và webBài viết này được viết bởi Shota Yasui, Gota Morishita, Masashi Shibata, người thuộc tổ chức nghiên cứu và phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo "AI Lab" và Mitsuaki Fujita, người thuộc "Dynalyst"

``Hội nghị Web (thường được gọi là WWW)'' là một kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá những hội nghị quốc tế uy tín về khai thác dữ liệu và web, nơi các bài thuyết trình nghiên cứu được tổ chức từ góc nhìn của nhiều lĩnh vực nghiên cứu, từ khoa học máy tính, kinh tế, học máy đến các vấn đề xã hội Bài báo được công ty chúng tôi chấp nhận dự kiến sẽ được trình bày tại "Hội nghị Web 2020" được tổ chức tại Đài Bắc, Đài Loan vào tháng 4 năm 2020※1

■Bối cảnh nghiên cứu

Mặt khác, kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá quảng cáo nhắm mục tiêu lại động "Dynalyst" do công ty chúng tôi cung cấp, được biết rằng hiệu suất của mô hình máy học được sử dụng để dự đoán lượt mua hàng của người dùng có tác động đáng kể đến hiệu quả phân phối quảng cáo và các cải tiến liên tục đang được thực hiện để tăng hiệu suất của nó

Dựa trên nền tảng này, một bài nghiên cứu cho thấy kết quả của việc thực sự hợp lý hóa việc phân phối quảng cáo bằng cách áp dụng phương pháp được đề xuất dựa trên kiến thức về sự kết hợp giữa suy luận nhân quả và học máy được trau dồi tại "Phòng thí nghiệm AI" với công nghệ phân phối quảng cáo của "Dynalyst" đã được chấp nhận tại "The Web Conference 2020"

■Tóm tắt nghiên cứu luận án
Bài viết đồng tác giả “Điều chỉnh sự thay đổi phản hồi kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá việc dự đoán tỷ lệ chuyển đổi kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá trường hợp phản hồi bị trì hoãn” đã được chấp nhận lần này※2, chúng tôi đã đề xuất ``một phương pháp xử lý sai lệch kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá dữ liệu huấn luyện xảy ra khi dữ liệu mua hàng bị chậm trễ khi tìm hiểu mô hình dự đoán mua hàng của người dùng''

▼Hình ảnh phản hồi bị trì hoãn

Khi tìm hiểu mô hình dự đoán mua hàng của người dùng, hãy thu thập lịch sử hành vi và lịch sử mua hàng của người dùng tại một thời điểm nhất địnhDữ liệu giáo viênTuy nhiên, kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá trường hợp đó, ``người dùng ban đầu dự định mua nhưng chưa mua vào thời điểm dữ liệu giáo viên được thu thập'' sẽ được coi là ''dữ liệu chưa mua'' kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá dữ liệu giáo viên Nếu bạn không làm gì về việc này,Mô hình dự đoán có xu hướng đưa ra dự đoán thấp hơn xác suất mua hàng ban đầu, dẫn đến giảm độ chính xác của dự đoánĐiều này sẽ dẫn đến mất cơ hội phân phối quảng cáo

kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá bài viết này, như vậyPhương pháp học có thể dự đoán chính xác hơn xác suất mua hàng ban đầu khi dữ liệu đào tạo có sai lệchkèo nhà cái tỷ lệ bóng đá một thử nghiệm sử dụng dữ liệu phân phối quảng cáo thực tế, chúng tôi đã đạt được độ chính xác dự đoán cao hơn các phương pháp thông thường kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá việc dự đoán hành vi mua hàng của người dùng và dựa trên kết quả thử nghiệm, chúng tôi thực sự đã sử dụng Dynalyst」, chúng tôi đã giới thiệu phương pháp được đề xuất và tiến hành thử nghiệm A/B và kết quả là chúng tôi đã thành công kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá việc tăng số lượng giao dịch mua lên khoảng 30% kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá khi vẫn duy trì chi phí mua lại đơn vị

■Tương lai
Thành kiến kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá dữ liệu hành vi mua hàng được xử lý kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá nghiên cứu này là thành kiến không chỉ xảy ra kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá quảng cáo mà còn kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá nhiều dữ liệu hành vi mua hàng khác nhau Do đó, chúng tôi tin rằng phương pháp được đề xuất lần này có thể được áp dụng cho nhiều ứng dụng khác nhau kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá tương lai, cả trực tuyến và ngoại tuyến
“Phòng thí nghiệm AI” và “Dynalyst” sẽ tiếp tục kết hợp công nghệ phân phối quảng cáo sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo vào sản phẩm của mình và nỗ lực nghiên cứu và phát triển nhằm hiện thực hóa công nghệ phân phối quảng cáo chất lượng cao hơn

※1 Hội nghị web2020 () đã được thông báo sẽ tổ chức tại Đài Bắc vào tháng 4 năm 2020 bằng thông báo trực tuyến

※2 Yasui, Shota, Gota Morishita, Komei Fujita và Masashi Shibata "Điều chỉnh sự thay đổi phản hồi kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá việc dự đoán tỷ lệ chuyển đổi kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá phản hồi bị trì hoãn" Hội nghị Web (WWW) 2020
liên kết in sẵn: https://arxivorg/abs/200202068