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Internship @ pixiv
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Tatsuya Iwanari
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5/16 ~ 19, 30 の 5 日間,pixiv のインターンで取り組んだ内容です
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Internship @ pixiv
1.
pixiv百科事典に表示される pixivコミック広告の最適化 Tatsuya Iwanari 2016.05.30 (2016.05.16~19,
30) メンター: えどばくふさん
2.
取り組んだこと Pixiv 百科事典での 広告の最適化 (Pixiv コミック)
3.
問題の整理 多腕バンディット問題として扱える + 他のところでも使えるように汎用的にしたい => カテゴリなどの記事依存の情報は使わない (情報は記事:
place_id, 広告: ads_id) e.g., 最も当たりやすいスロットを使い続けたい Q. 最も当たりやすいスロットをどう効率的に探す? [直感] ● 現在一番当たっているものは有望だろう (活用) ● あまり見てないものに有望なものがあるかも (探索) 試行をしながら 今回は百科事典の記事ごとに 最も良い 3 つの広告を探す
4.
システム構成 API Gateway ●リクエストを受ける endpoint
を提供 ■管理者・ユーザからのリクエストを HTTP リクエストとして受け取る e.g., 広告の登録/広告の表示 AWS Lambda ($23) ●AWS へのある入力に対する 出力を定義する (JS or Java) ■API Gateway へのリクエストを処理 (実際のロジック部分) DynamoDB ($25) ●AWS が提供する KVS 形式のデータベース ■広告やその統計情報を保存する すべて AWS 上で動かす Serverless な設計
5.
ユースケース 1 (広告の登録)
6.
ユースケース 2 (広告の配信)
7.
Endpoint 抜粋 (1) /ads GET 概要:
広告の選択 input: {place_id} output: {3 つの広告の情報} (現在は JSONP で返却) /conversion GET 概要: conversion を行ったことを記録 input: {place_id, ads_id} POST 概要: conversion を行ったことを記録 input: {place_id, ads_id} (JSON. body で指定する)
8.
Endpoint 抜粋 (2) /admin /ads /{ads_id}
DELETE 概要: 表示する広告の削除 input: {ads_id (pathで指定する)} GET 概要: 広告の情報を取得 input: {ads_id (pathで指定する)} outpu: 広告の情報 PUT 概要: 広告の新規登録・更新 input: {ads_id (pathで指定する), ads_info (JSON. body で指定する)}
9.
広告の選択(バンディット)アルゴリズム [直感 (再掲)] ● 現在一番当たっているものは有望だろう
(活用) ● あまり見てないものに有望なものがあるかも (探索) [活用] と [探索] のバランスをどう取ると 効率よく最適なものを見つけられるか いくつかアルゴリズムがある ● 活用と探索を確率的に行う ○ 回数を重ねるごとに探索をする確率を下げる (epsilon-greedy) ○ 当たるものを高い確率,当たらないものを低い確率で選ぶ (softmax) ● 活用と探索を考慮した評価式を使う ○ UCB (Upper Confidence Bounds) ○ KL-UCB ● もっと良い方法も… ○ Tompson Sampling 実装が簡単なので ひとまずこれを使う
10.
UCB1 (広く知られた UCB
値) UCB値: その手がどれくらい有望と期待されるか これまでの経験から 得られる評価値 (CVRなど) 活用 どれくらい期待が持てるか (信頼区間から) 探索 全体 (記事ごと) の 試行回数 この広告の 表示回数 参考: http://research.microsoft.com/en-us/um/people/sebubeck/Bubeckthesis.pdf P.29 記事ごとにこの値の上位 3 つの記事を表示する まで下げられる
11.
料金体系 AWS Lambda ● リクエスト回数 ●
利用リソース = タスクの処理時間 * 使用メモリ ● 上記2つの無料分 (月ごと) がある DynamoDB ● 行単位 * 容量単位の課金 ○ 読み出し ○ 書き出し (> 読み出しの課金額 [やや複雑]) ● あらかじめ上記を見積もって設定する (プロビジョニング) 料金を考慮したデータベースの設計に苦労
12.
本番環境での実験 実際に本番環境で試してみる ● 5/19 ~
5/30 (およそ12日間) まで pixiv 百科事典にて [かかったおおよその料金] AWS Lambda ($23) DynamoDB ($25)
13.
1週間回した結果 impression が同じもので平均 CVR
を求めた 全体の平均 CVR は実験前 (人気 3 つ) とあまり変わらない…?
14.
考察と検討 ● まとまりが見られる ● 最適な結果となったかは もう少し検討が必要… グラフからわかること その他・検討すべきこと ●
全体の平均 CVR は実験前とあまり変わらない => 完全にランダムでも変わらないのか…? ● ランダムよりも良いなら意味があったといえる ● ランダムでも変わらないならランダムが良いといえる CVRが変わらないならまんべんなく出るほうが良い
15.
改善案 ●より良いアルゴリズム 最適な方法であることが証明済みの方法がある => Tompson Sampling ●プロビジョニング最適化 DynamoDB
は予約した値で課金される => Dynamic DynamoDB
16.
まとめ ● どの媒体でも使える汎用的な広告提示システムを構築した ● 結果としてはまだうまくいったかわからないところ… ●
広告の提示に関して新しい知見は与えられた
17.
5日間お世話になりました! 楽しかったです!
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