by Hassan Namarvar, Principal Data Scientist

データサイエンスのミートアップを開催しました（一連の流れとして SFデータマイニングミートアップ) 2014年12月⁹日、パロアルトにあるShareThis 本社にて。私は、オンラインディスプレイ広告の最適化に関するチームワークを発表しました。オンラインディスプレイ広告の最終的な目標は、オンラインユーザーに最適で関連性の高い広告を提供し、商品の購入やサービスへの登録などの行動を起こさせることです。そのためには、ユーザー、コンテンツ、広告主、ロケーション、デバイスなどが与えられたときのコンバージョン確率を推定する必要があります。コンバージョンイベントは稀な出来事であり、データの次元は膨大であるため、コンバージョンの推定は非常に困難なタスクです。 本講演では、ShareThis において、私たちがどのようにしてコンバージョン推定問題に取り組んだかを紹介しました。具体的には、ShareThis ソーシャルメディアとアドエクスチェンジのデータセットを活用し、GLM、GBM、ランダムフォレストなどの最先端の機械学習アルゴリズムを適用して、CPAモデルを構築した方法を説明しました。 H2Oプラットフォーム.私たちのアプローチの有効性を示すために、制作現場でのライブ広告キャンペーンの結果をいくつか紹介しました。詳細については、以下のビデオと昨日の講演のデッキをご覧ください。