《表3 典型出价策略的性能对比》

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《实时竞价在展示广告中的应用研究及进展》

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最后，对比不同类型典型出价策略在iPinYou数据集上的性能．这里仅采用了1458广告活动在2013年6月6日的竞价和点击日志作为训练集，6月7日的竞价和点击日志作为测试集．由于数据集是由DSP方提供的，对于一个广告展示机会的市场价格，只有当广告活动获胜时才能获知，因此在实验中，仅采用获胜的广告展示机会作为达到的广告展示机会（大幅低于实际达到数量），计算竞标价格，出价大于等于市场价格时为获胜，统计获得的点击数，以及相关性能指标，如表3所示，数据集中所有费用的单位为人民币（10-3分）．由于测试集本身是按照每个展示机会固定出价0.3分/次得到的，因此固定出价0.3分所捕获的点击数就是测试集中所有的真实点击数307，固定出价0.2分/次和0.1分/次分别捕获的点击数为277和216，线性和非线性出价捕获的点击数为296和299，强化出价捕获的点击数为301．但是从平均点击花费（CPC）指标分析，性能由高到低依次为：固定出价（0.1分）、线性出价、非线性出价、固定出价（0.2分）、强化出价、固定出价（0.3分）．这里强化出价获得了最多的点击数（固定出价0.3分除外），但是也获得了最高的CPC，这是因为在实验中，使用的是固定出价0.3分策略的总花费作为预算，因此强化出价策略在自主学习时会分析出预算非常充足，而使用点击数作为最大化累计奖励的指标，会使学得的出价策略偏向于出高价，即在预算充足的条件下，出价越高，收益越大．