20.500.12556/RUL-184711 Primerjava točkovnega napovedovanja in napovedovanja parametrizirane krivulje za verjetnost zmage na dražbah v realnem času Comparison of Pointwise and Parametric Curve Predictions for Win Probability in Real-Time Bidding Velik del oglaševanja se danes odvija na spletu. Gre za avtomatiziran in optimiziran proces, ki običajno poteka na dražbah v realnem času. Natančno napovedovanje verjetnosti za zmago na dražbah je ključno za optimizacijo ponudb, s katerimi sodelujemo na dražbi. Tradicionalni točkovni modeli za napovedovanje verjetnosti sicer dosegajo visoko natančnost, vendar so napovedi neodvisne med seboj, kar pomeni, da se lahko zgodi, da ne naraščajo motono glede na višino ponudbe. V tem delu smo zato raziskali prehod iz točkovnega napovedovanja, na parametrično napovedovanje krivulj z uporabo sigmoidne funkcije. Razvili in evalvirali smo pet zaporednih različic modelov z namenom sistematičnega odpravljanja razlik v natančnosti napovedi. Rezultati kažejo, da parametrični pristop v relativnem informacijskem prispevku zaostaja za izhodiščnim modelom. Vendar pa nam je z optimizacijo značilk in spremembami implementacije funkcije začetni 5-odstotni zaostanek uspelo zmanjšati na zgolj 2 %. Glavno spoznanje naloge je, da izboljšanje standardnih točkovnih metrik v teoriji ne odraža nujno dejanske kakovosti napovedane krivulje v praksi. Rezultati torej ponujajo priložnost za neposredno evalvacijo modela v produkcijskem okolju z optimizacijskimi postopki (kot je optimizacija prve cene), ki bodo pokazali njegov dejanski poslovni učinek. Today, a large part of advertising is conducted online. This automated and optimized process typically occurs through real-time bidding auctions. Accurate win rate estimation is crucial to optimize the bids with which we participate in these auctions. Although traditional pointwise models for win probability achieve high accuracy, their predictions are mutually independent, meaning that they may not increase monotonically with respect to the bid amount. In this work, we explore a transition to parametric curve prediction using a sigmoid function. We developed and evaluated five consecutive model iterations with the aim of systematically eliminating gaps in prediction accuracy. Results show that the parametric approach lags behind the baseline model in terms of relative information gain. However, through feature optimization and modifications of function implementation, we successfully reduced the initial 5% difference to just 2%. The main finding of this study is that improvements in standard point metrics in theory do not necessarily reflect the actual quality of the predicted curve in practice. Consequently, these results offer an opportunity for a direct evaluation of the model in a production environment using optimization procedures (such as first-price optimization), which will demonstrate its actual business impact. dražbe v realnem času napoved verjetnosti za zmago real-time bidding win probability predictions true false false Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo/naloga 2026-07-14 11:00:04 2026-07-14 11:00:22 2026-07-30 06:45:29 0000-00-00 00:00:00 2026 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 38911 286390787 Kozamernik_Lucka_-_Primerjava_tockovnega_napovedovanja_in_napovedovanja_parametrizirane_krivulje.pdf Kozamernik_Lucka_-_Primerjava_tockovnega_napovedovanja_in_napovedovanja_parametrizirane_krivulje.pdf 1 D7ADA07BC7CCBE7C088D5D28E9C3EE5D 12c6d42068f2b35807b7a18499e6d68ab9231dffa1d197ef9800df4ff57d2390 4675326a-7f62-11f1-9b0d-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=237670 Fakulteta za računalništvo in informatiko 0 0 0