Revenue maximization in incentivized social advertising
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Incentivized social advertising, an emerging marketing model, provides monetization opportunities not only to the owners of the social networking platforms but also to their influential users by offering a "cut" on the advertising revenue. We consider a social network (the host) that sells ad-engagements to advertisers by inserting their ads, in the form of promoted posts, into the feeds of carefully selected "initial endorsers" or seed users: these users receive monetary incentives in exchange for their endorsements. The endorsements help propagate the ads to the feeds of their followers. Whenever any user engages with an ad, the host is paid some fixed amount by the advertiser, and the ad further propagates to the feed of her followers, potentially recursively. In this context, the problem for the host is is to allocate ads to influential users, taking into account the propensity of ads for viral propagation, and carefully apportioning the monetary budget of each of the advertisers between incentives to influential users and ad-engagement costs, with the rational goal of maximizing its own revenue. We show that, taking all important factors into account, the problem of revenue maximization in incentivized social advertising corresponds to the problem of monotone submodular function maximization, subject to a partition matroid constraint on the ads-to-seeds allocation, and submodular knapsack constraints on the advertisers' budgets. We show that this problem is NP-hard and devise two greedy algorithms with provable approximation guarantees, which differ in their sensitivity to seed user incentive costs. Our approximation algorithms require repeatedly estimating the expected marginal gain in revenue as well as in advertiser payment. By exploiting a connection to the recent advances made in scalable estimation of expected influence spread, we devise efficient and scalable versions of our two greedy algorithms. An extensive experimental assessment confirms the high quality of our proposal.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle