Bid shading by win-rate estimation and surplus maximization

https://arxiv.org/pdf/2009.09259.pdf

Głównym rezultatem publikacji jest

1. zaprojektowanie (zmodyfikowanej) regresji logistycznej modelującej p-stwo wygrania aukcji
2. zaproponowanie metody na znalezienie ceny maksymalizującej surplus (metoda znajduje optimum podczas wyceny aukcji)

Ciekawym pomysłem jest takie zamodelowanie prawdopodobieństwa na wygranie, że jest to monotoniczne względem bidowanej ceny.

Ad.1

Prawdopodobieństwo wygrania aukcji ma postać $\mathbb{P}(\text{win})=(1+e^{-(w_0+{\sum }_{i=1}^k{w}_i{x}_i+\beta \log b)}{)}^{-1}$ gdzie $b$ to biddowana cena a $x_i$ to cechy opisujące bid request.

Ad. 2

Zaprojektowany jest algorytm oparty na bisekcji, który potrafi znaleźć maksimum surplus przy założeniu, że funkcja opisująca win-ratio ma powyższą postać.