Analýza a implementace plánovacích strategií pro výběr garantované reklamy

Abstract

Problém garantované reklamy je problém online stochastického výběru vhodného kandidáta v bipartitním grafu. Tato práce se zaměřuje na existující algoritmy řešící tento problém, konkrétně SHALE, PropAlloc a Advert. V práci tyto algoritmy podrobně popíšeme a vysvětlíme, jak u každého algoritmu proces výběru probíhá. V práci také implementujeme framework pro porovnání algoritmů na výběr garantované reklamy ve srovnatelných podmínkách na nasimulovaných datech. U implementace tohoto frameworku se zaměřujeme na možnost rozšíření o další algoritmy a o možnost vývoje algoritmů. V této práci také implementujeme všechny výše uvedené algoritmy do vytvořeného frameworku a porovnáme je v několika scénářích na základě obchodních požadavků specifikovaných společností Seznam.cz. Z práce vyplývá, že celkově nejlepším algoritmem je algoritmus Advert, ale v některých kategoriích vycházejí lépe ostatní algoritmy.

Guaranteed display advertisement serving is a problem of online stochastic matching in bipartite graphs. This thesis takes a closer look at existing algorithms solving this problem, namely SHALE, PropAlloc, and Advert. We go on to describe these algorithms in detail, explaining how their individual matching process works. We also implement a bench-marking framework to compare these algorithms in a level playing field with simulated data, with main focus on scalability of this solution to other algorithms, and algorithm development. We implement the before mentioned algorithms into the bench-marking framework, and compare their performance in multiple scenarios based on business requirements specified by Seznam.cz. In the end we determine Advert to be the best performer, however, we also point out the positives of every algorithm.