【KDD2020】多任务保量优化算法在优酷视频场景的实践 ​

保量对于视频平台的IP视频内容来说，是一种非常重要的投放策略。不同于传统的推荐策略，保量一般出于供应商或者商业角度考虑要求投放系统针对特定内容保证一定的曝光量。在本文中，我们主要研究如何在保量策略限制的前提下最大化在VV浏览量或者不同业务之间的公平性方面的收益。我们将这个问题建模为一个带约束的非线性优化问题，建立一种能够描述内容点击量随着曝光量变化趋势的常微分方程ODE模型，并使用遗传算法来求解。在离线数据以及优酷视频场景的实验验证了本文方法的有效性。