R＆Fインベントリ：リーチ＆フリークエンシー広告における単調な在庫（インベントリ）推定のための大規模データセット

arXiv cs.LG / 2026/4/21

📰 ニュースSignals & Early TrendsModels & Research

共有:

要点

この論文は、ターゲティング・スケジューリング・フリークエンシー制約の下でUV/PVの配信を制御するReach＆Frequency（R＆F）契約のインベントリ推定を目的とした大規模データセットを提案・公開します。
多くの既存データセットが独立サンプルに基づくのに対し、このデータセットは同一のR＆F文脈内で複数の予算点に対応する観測を提供し、UVとPVの「予算-成果曲線」を構成できるようにします。
データセットには「一定日数の間に上限3回まで」といった時間ウィンドウベースのフリークエンシー制御が明示的に含まれており、予算・スケジューリングの各次元で単調性と逓減的限界収益の性質を自然に満たす設計です。
理論上の最大露出（上限）を導出し、データ品質やモデル予測の実現可能性を評価するための整合性チェックとして用います。
2つの標準化ベンチマーク課題（単一点の性能予測と、予算-成果曲線の再構築）を定義し、再現可能なベースライン手法と評価プロトコルを提供します。実験コードはGitHubで公開されています。