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開催日2017年2月21日(火曜日)
開催時間15時00分-16時00分
発表者前原 貴憲 
発表者の紹介静岡大学 助教 / 理研AIP研究センター 離散最適化ユニット ユニットリーダー
タイトルブランディング広告のための最適入札戦略 
発表の概要
ブランディング広告は商品・会社の知名度を高めるために行われる広告であり,直接商品の購入を促す広告(ダイレクトレスポンス広告)と区別される.

ブランディング広告はマーケティングや心理学の分野で古くから研究されているが,オンライン広告の分野での研究は存在しない.これは「広告の認知度」という評価指標が,瞬時の意思決定が必要なオンライン広告と相性が悪いためであると考えられる.一方でオンライン広告の特性である「個人化」はブランディング広告との相性がよく,例えば既に十分広告を表示したユーザにはこれ以上広告を表示しない,などの戦略によってブランディング広告の効果を高められると考えられる.

本研究ではユーザの広告認知率を高めるような最適入札戦略を求める問題を考える.まず「ユーザの広告認知を表す関数」を定義する.この関数は記憶に関する心理学的な特徴(いわゆるエビングハウスの忘却曲線)を捉えており,かつ,アルゴリズム的にも扱いやすい性質(単調・劣モジュラ性)をもつ.これにより広告認知を最大化する問題はオンラインナップサック制約付き単調劣モジュラ関数最大化問題として定式化できる.そして,この問題に対して競合比が保証されたアルゴリズムを提案する.

本研究は株式会社サイバーエージェントとの共同研究である.
開催場所VBL棟 301B
接続サイト神田オフィス
開催時間16時00分-17時00分
発表者美添 一樹 
発表者の紹介理研AIP研究センター 探索と並列計算ユニット ユニットリーダー
タイトル並列探索ライブラリの提案 
発表の概要
分散メモリ環境での探索アルゴリズムの並列化手法は主に
1, スタック化と work stealing を用いた並列深さ優先探索、
2, 分散ハッシュ表を利用する並列探索 (IDA*探索、MCTSなどへ適用)、
3, 分散優先度付きキューを用いる並列探索 (A*探索などへ適用)、
の3種の手法によって実現されている。
我々はこれらについてそれぞれ並列探索ライブラリを実現し、
探索の並列化を容易にすることを目指している。
本発表では、主にこれらの中で最も仕組みが単純な並列深さ優先探索について
以前のセミナーでも解説した並列化手法を再度取り上げた後、
数十ノード以上の並列度を目指す場合に生ずるオーバーヘッドについて
およびそれの回避方法について説明する。
また、現在実装中の並列探索ライブラリの計画およびその利用方法について説明する。
開催場所VBL棟 301B
接続サイト神田オフィス