北京大学 发布 AuctionNet 数据集, 应用在 广告拍卖、强化学习 领域

北京大学 本次发布的数据集 AuctionNet, AuctionNet是由北京大学和阿里巴巴集团联合创建的一个用于大规模广告拍卖决策的基准数据集。该数据集基于真实的在线广告平台，包含超过5亿条记录，占用80GB存储空间，涵盖48个不同代理的竞争轨迹。数据集的创建过程通过深度生成模型模拟真实广告拍卖环境，确保数据的完整性和复杂性，同时避免敏感数据暴露。AuctionNet不仅适用于广告拍卖中的竞价决策研究，还可推广至大规模游戏中的决策问题，旨在推动强化学习、生成模型等领域的研究。

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