Ad-DS Paper Circle #6

広告輪読会第六回スライド

Transcript

1. Real-Time Bidding with 
 Multi-Agent Reinforcement Learning in Display Advertising 
 
 アドテクDS勉強会 第6回 
 AI事業本部 協業DX Div. モビリティカンパニー
 徳住 友稜 / Tokusumi Tomoro

2. 自己紹介
 徳住 友稜 / Tomoro Tokusumi 
 
 所属：AI事業本部 協業DX Div. モビリティカンパニー ANAX局 
 職種：データサイエンティスト
 入社：2023年4月中途入社
 業務：配信DSPの入札ロジック設計や効果検証等 
 趣味：旅行✈、サウナ🧖
 
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3. 1. 論文紹介 2. 研究背景と課題 3. 提案手法 4. 実験と評価 5. 考察とまとめ 6. 所感 7. Appendix 3
4. 1. 論文紹介 2. 研究背景と課題 3. 提案手法 4. 実験と評価 5. 考察とまとめ 6. 所感 7. Appendix 4
5. タイトル
 • Real-Time Bidding with Multi-Agent Reinforcement Learning in Display Advertising 
 著者
 • DSPをやっているJunqi Jinら (Alibabaグループ)とReinforcement Learning (RL) を専門としている Jun Wang (University College London), Weinan Zhang (上海交通大学) 
 題材
 • RTB
 • 複数の広告主や複数のキャンペーンが存在する環境下での入札最適化問題 
 結論
 • 競合をAgentとするMulti-Agent RLの問題としてBID最適化を定式化した 
 • clustering methodであるA practical Distributed Coordinated Multi-Agent Bidding (DCMAB) を提 案し、産業規模の実データでSingle-Agentの最適化手法と比較し、有効性を示した 
 論文紹介
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6. 1. 論文紹介 2. 研究背景と課題 3. 提案手法 4. 実験と評価 5. 考察とまとめ 6. 所感 7. Appendix 6
7. Bid最適化 
 
 • 所与の拘束条件 (予算制約など) の下でKPIを最大化するように各オークションの入札額を決定 する問題
 • 発展の歴史は金子さんのIntroスライド参照 
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8. TaoBao Display Ad System 
 • e-commerce system
 • RTBと同等な戦略をとっている
 ◦ 各ad (商品) がDSPに対応
 ◦ 予算に応じて応札可否を決定
 ◦ 各adごとにeCPMを算出しそれに 応じて掲載ad・請求額を決定 (2nd price オークション)
 ◦ CPC課金
 • 消費者、広告主、プラットフォーマー3者 の全体最適を目指している
 
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9. 関連研究 (RTBにおけるBid最適化) 
 • 定常
 ◦ 線形アプローチ (Perlich et al.)
 ◦ 非線形アプローチ (Zhang et al.)
 • 非定常 (budget allocationを考慮する) 
 ◦ Single-Agent Reinforcement Learning 
 ▪ Markov Decision Process (Cai et al.), DQN (Wang et al.) 
 ▪ 欠点: 競合を環境の一部分として考慮するが1広告主のBID最適化に止まる 
 ◦ Pacing Algorithm
 ▪ 欠点: 競合の影響を顕にモデリングできていない 
 
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10. 本研究の意義と新規性 
 • Multi-Agent Reinforcement Learning 
 ◦ 非定常なオークションを仮定 (budget allocationを考慮) 
 ◦ 複数広告主の全体最適化
 • Clustering method
 ◦ 大量な広告主 (agent) を考慮可能に 
 • 現実的な産業データを使った検証 
 ◦ TaoBao Ad Systemのデータ
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11. 1. 論文紹介 2. 研究背景と課題 3. 提案手法 4. 実験と評価 5. 考察とまとめ 6. 所感 7. Appendix 11
12. A practical Distributed Coordinated Multi-Agent Bidding (DCMAB) 
 主に以下の3つにより構成される手法を提案した 
 • Multi Agent RL
 • Agent Clustering
 • Fully Coordination Bidding
 
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13. MARLの設定 
 • state
 ◦ 全てのagentの (cost, revenue)
 • action
 ◦ a i : agent iのaction
 ◦ bratio k : impression-level feature
 ◦ bid k : ベースの入札額
 
 
 
 
 
 • reward
 ◦ revenue (予算制約あり)
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14. MARLの設定 
 Critic (Q関数): すべてのagentのactionを入力する 
 
 
 
 deterministic policy gradientを採用 
 a i = μ i (s) : actor μ を導入する
 ここで、bidding actionがナッシュ均衡となる場合を考える。 
 
 
 
 
 
 上記の制約のもとで最適なμ (actor) を求める。 
 これを、alternative gradient descentアプローチで解いた。 
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15. 目的関数
 • critic Qの更新: 以下のL(θ)の最小化 
 
 
 
 
 
 
 
 • actor μの更新:
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16. 目的関数 (分散学習用に拡張) 
 • Critic QとActor μの更新
 
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17. Agent Clusters 
 
 計算コスト削減のため、
 独立にclusterを形成させる
 • Merchants cluster 
 ◦ feature: revenue
 • Consumers cluster
 ◦ feature: revenue
 
 actionのみcluster単位
 
 ただし、clusterサイズは
 ハイパーパラメータ
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18. 1. 論文紹介 2. 研究背景と課題 3. 提案手法 4. 実験と評価 5. 考察とまとめ 6. 所感 7. Appendix 18
19. 実験設定 (データセット) 
 TaoBao Display Ad Systemのデータセットを利用する 
 
 
 19 training data test data registered consumers 150,134 150,134 imp count 203,195 212,910 log num 1/20 uniformly sampled 1/20 uniformly sampled term 3 hours in 2018/01/10 3 hours in 2028/01/11 registered merchants 294,768 294,768
20. 評価指標
 以下2つの指標で評価。ただし、各agentの値とtotal trafficの値で評価する。 
 • ROI (:= revenue/budget)
 • CPA (:= cost/click)
 
 
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21. 評価方法
 以下の、offline simulatorを用いる 
 1. 該当Episode内のオークションを改めて行う (actionの更新により入札額が変更) 
 2. 提案アルゴリズムにしたがってstate、actionを更新する 
 a. 現実的なフィードバックは受け取れないので、以下の値を学習・評価に使う 
 i. expected CPC := 　　　　　　　where　 　
 ii. expected revenue := 
 3. 次のEpisodeに進む (1に戻る) 
 
 注: Episode Length
 • 1回/h
 • 本データセットは3時間分のデータなので上記のstateの遷移は3ステップ 
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22. 比較手法
 以下の手法をベースラインとして比較する 
 • Manually Set Bids
 • Contextual Bandit
 ◦ 他のagentのactionを特徴量に加えた。主な相違点は時間に応じてbudgetのアロケーショ ンを最適化していないこと
 • Advantageous Actor-critic (A2C) 
 ◦ memory replayなし・on-policyのactor-criticアルゴリズム。critic function Qは他のagent のactionが入力されない 
 • DDPG
 ◦ memory replayあり・off-policyの学習アルゴリズム。critic function Qは他のagentのaction が入力されない 
 • (提案手法) DCMAB
 ◦ critic function Qは他のagentのactionが入力される 
 
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23. 実験結果 (Hyperparameter Tuning) 
 23 2種類の報酬に対して、clusterサイズと評価指標 (total traffic revenue) の関係を調べた。 
 • “Coord”: 各clusterの報酬はtotal traffic revenue 
 • “Self-Interest”: 各clusterの報酬はそのclusterのrevenue 
 
 
 
 
 
 
 実線: episodeごとの獲得報酬の平均値 
 色付け領域: episodeごとの獲得報酬の標準偏差 
 いずれの報酬に対して以下の理由で、 clusterサイズ=3が最適と判断した。
 - (a) total revenueが最大
 - (b) budgetが小さいagentでも高いtotal revenueを獲得 
 clusterサイズ=3の”Coord” rewardとManual Set Bidsの 比較

24. 実験結果 (既存手法との比較) 
 24 • 比較手法と同程度のコストで、効率的なCPA、高いROIを実現している 
 

25. 実験結果 (Coordination vs Self-Interest Bidding) 
 • Coordination reward (各agentの報酬はtotal traffic revenue) が性能がよい 
 • つまり、各agentが自身の最適化のみ目指すよりも、全体最適化を目標とした方が全体の評価 指標がよくなった
 25 (b) Manual Set Bids, 1partially Coord 
 2partially Coord, Fully Coordの比較 
 (a) Self-InterestとFully Coordの比較 

26. 1. 論文紹介 2. 研究背景と課題 3. 提案手法 4. 実験と評価 5. まとめ 6. 所感 7. Appendix 26
27. 結論と今後の展望 
 • 競合をAgentとするMulti-Agent RLの問題としてBID最適化を定式化した 
 • clustering methodであるA practical Distributed Coordinated Multi-Agent Bidding (DCMAB) を 提案し、産業規模の実データでSingle-Agentの最適化手法と比較し、有効性を示した 
 • TaoBao ad platform (特にモバイル) でのオンラインA/Bテストを計画している 
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28. 1. 論文紹介 2. 研究背景と課題 3. 提案手法 4. 実験と評価 5. 考察とまとめ 6. 所感 7. Appendix 28
29. 所感
 • Open RTBに参加する1DSPとしては全く参考にならない 
 • オウンドメディアなどで独占的に配信している場合は一考の余地ありかも 
 ◦ ただし、本論と比べてagent (広告主) が圧倒的に少ないのでDDPGで十分かも 
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30. 1. 論文紹介 2. 研究背景と課題 3. 提案手法 4. 実験と評価 5. 考察とまとめ 6. 所感 7. Appendix 30