隱私穩健的廣告系統增量測量在信號損失下

研究論文提出了一種隱私穩健的增量測量框架，適用於廣告系統在信號損失下的情境。官方公告表示，廣告平台使用隨機提升測試來測量增量，但隱私保護報告系統會通過匹配率損失、可連結性損失、歸因窗口損失、聚合閾值抑制、隨機報告噪聲和異質信號損失等方式降低觀察到的信號。本研究將隱私約束下的廣告測量形式化為一個穩健的因果決策問題。給定一個隨機實驗和一個隱私引起的退化歧義集，框架將觀察兼容的纖維投影到增量函數上，並返回認證、拒絕和未解決的決策。主要結果給出了一個尖銳的決策前沿。報告在前沿之外支持統一有效的認證或拒絕，而在前沿內部則包含太少信息以區分高於閾值的增量與非增量。支持結果提供了有限樣本認證、樣本複雜度保證、一個極小極大下界顯示信號損失減少有效信息，以及一個報告粒度權衡。在2.0百萬Criteo提升行和64K行Hillstrom電子郵件實驗數據集上，乾淨轉換提升在兩個數據集中均為正，分別為0.00112和0.00495。人口認證在Criteo的輕微退化和Hillstrom的嚴重退化中存活，而所有考慮的有限樣本壓力設置在兩個數據集中在同時引入不確定性和報告噪聲後仍保持未解決。總體而言，研究貢獻了一個隱私感知增量測量的決策理論層，其輸出是由退化的廣告信號所證明的最強因果主張。