Задача предсказания CTR в условиях мультибаннерной ротации.

Современный рынок интернет-рекламы представляет собой быстрорастущее образование, объединяющее множество рекламодателей, желающих увеличить свои бизнес-показатели и медиаресурсы, желающие монетизировать свой трафик. Между этими двумя сторонами располагаются миллиарды пользователей браузеров, мобильных приложений, игр. Наличие точных предиктивных моделей и оптимальных стратегий является конкурентным преимуществом для компании, предоставляющей услуги сервиса на данном рынке. В данной работе рассматриваются и сравниваются различные подходы к задаче предсказания вероятности отклика пользователя, а также сравнивается качество различных стратегий ротации баннеров в системе интернет-рекламы с использованием простейших абстракций обучения с подкреплением. Полученные результаты указывают на возможность экстраполировать существующий опыт на более сложные ситуации, такие, как мультибаннерная ротация. Также проведена оценка лучших подходов с точки зрения возможности их использования в реальных продакшн-системах.