статья

Bat: бенчмарк для задачи автоматических ставок

Александра Хирианова, Екатерина Солоднева, Андрей Пудовиков, Сергей Осокин, Егор Самосват, Юрий Дорн, Александр Ледовский, Яна Зенкова

СтатьяarXiv:2505.08485GitHubHuggingFaceZenodo

Цитировать публикацию

Bat: Benchmark for auto-bidding task

@inproceedings{khirianova2025-bat,
  title     = {Bat: Benchmark for auto-bidding task},
  author    = {Aleksandra Khirianova and Ekaterina Solodneva and Andrey Pudovikov and Sergey Osokin and Egor Samosvat and Yuriy Dorn and Alexander Ledovsky and Yana Zenkova},
  year      = {2025},
  booktitle = {Proceedings of the ACM on Web Conference 2025},
  doi       = {10.1145/3696410.3714657},
  eprint    = {2505.08485},
  archivePrefix = {arXiv},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2505.08485}
}

Скачать .bib

Оптимизация стратегий ставок на аукционах рекламных слотов представляет собой критическую задачу для множества цифровых площадок. Существенным препятствием для разработки, оценки и совершенствования алгоритмов автоматических ставок в реальном времени является нехватка комплексных наборов данных и стандартизированных бенчмарков. Чтобы устранить этот недостаток, мы представляем аукционный бенчмарк, охватывающий два наиболее распространённых формата аукционов. Мы реализуем серию устойчивых базовых решений на новом наборе данных, затрагивая наиболее значимые области задачи ставок в реальном времени (RTB): равномерность темпа расходования бюджета и оптимизацию ограничения по цене за клик (CPC). Этот бенчмарк предоставляет удобную и интуитивно понятную основу для исследователей и практиков, позволяющую разрабатывать и совершенствовать инновационные алгоритмы автоматических ставок и тем самым способствовать прогрессу в области программатик-рекламы.