社内アドテク輪講の資料をアップしました。SIGKDD2009より。
最近社内でアドテクノロジー関連の論文を読むということをしています。先週で5本目でした。せっかく資料を作ったのでアップしてみました。（かなりざっくりまとめています＆TeXで数式打つ手間を省くために画像を切り貼りしており、見やすくはないです。）
web広告輪講 #5 from Kenta Suzuki
元論文: Audience Selection for On-lineBrand Advertising:Privacy-friendly Social NetworkTargeting http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1557098KDD
簡単な論旨
- プライバシーフレンドリーなターゲティング手法が求められている
- ユーザがあるUGC(user generated content)を閲覧したという事実を元にしたグラフを利用して、ユーザ間関係を把握する
- ユーザのプロフィール情報、ましてやIDなどは一切利用しない
- あるブランドとの近接性を算出することを試みている。つまり、あるブランドの広告を出す際に適しているオーディエンスを知ることが目的。
- 近接性を示す指標として5つ導入している。コサイン類似度やユークリッド距離などなど。
- それぞれ分類手法として妥当そうかどうかをROC curveを書いて検証している。
- 実質的な分類器の評価はAUC(area under the curve)を利用している。
- また、ユーザ対ブランド関係における負のフィードバックを取り入れるとより良い分類ができるということをいっている
- まぁそれはそうだろう
- 多項式の場合、AUCの算出にロジットを当ててから最尤法をつかって計算をしている。
- 結論としてはこの手法を使えばprivacy-friendlyにソーシャルネットワーク上のユーザを行動ターゲティングできる、と主張している
- どこからどこまでをprivacy-friendlyとするかは個人の感覚もあるし、このあたりは議論は盛んだというような話もディスカッションに書いてある
ソーシャルネットワークにおけるprivacy-friendlyなターゲティングという副題から想像したものとはちょっと異なっていた。手法としては拡張オーディエンスターゲティングに近い。
