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자료유형
학술저널
저자정보
Yu-Jeong Cheon (Dong-A University) Su-Hwan Hwang (Huvle) Dong-Gil Seo (Huvle) Go-Yeon Hwang (Huvle) Wook-Yeon Hwang (Dong-A University)
저널정보
대한산업공학회 Industrial Engineering & Management Systems Industrial Engineering & Management Systems Vol.22 No.2
발행연도
2023.6
수록면
144 - 152 (9page)
DOI
10.7232/iems.2023.22.2.144

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As an online advertising business emerges as an important tool for finding new customers and ending up with a profit creation, the real time bidding (RTB) system has gained a popularity in recent years. By connecting all the on-line advertisers and publishers, the RTB system facilitates the transactions of the advertising impressions based on the real-time auction. Here, an ad exchange (AdX) plays an indispensable role as an agent between the supply side platform (SSP) and the demand side platform (DSP) in the RTB system. Based on the RTB system, this research focuses on a perspective of the SSP which helps the publishers sell their impressions effectively. In the real-time auction, the SSP is required to send bid requests into AdXs which seek bidders who desire to buy the impressions. Therefore, it is crucial to predict which AdXs response the bid requests. Therefore, the bid response predictive models are developed in this research. In particular, we propose a novel performance evaluation approach for the bid response prediction based on the response rate and the F1 score. As a result, the bid response predictive models effectively reduce unnecessary bid requests.
#Ad Exchange (AdX) #Demand Side Platform (DSP) #Machine Learning #Predictive Modeling #Real-time Bidding (RTB) #Supply Side Platform (SSP)

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORKS
3. THE PROPOSED APPROACHES
4. EXPERIMENTAL RESULTS
5. CONCLUSIONS
REFERENCES

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