[pt] Links patrocinados são aqueles que aparecem em destaque nos resultados de
pesquisas em máquinas de busca na Internet e são grande fonte de receita
para seus provedores. Para os anunciantes, que fazem ofertas por palavras-chave
para aparecerem em destaque nas consultas dos usuários, são uma
oportunidade de divulgação da marca, conquista e manutenção de clientes.
Um dos desafios das máquinas de busca neste modelo de negócio é selecionar
os anunciantes que serão exibidos a cada consulta de modo a maximizar sua
receita em determinado período. Este é um problema tipicamente online,
onde a cada consulta é tomada uma decisão sem o conhecimento prévio
das próximas consultas. Após uma decisão ser tomada, esta não pode mais
ser alterada. Nesta dissertação avaliamos experimentalmente algoritmos
propostos na literatura para solução deste problema, comparando-os à
solução ótima offline, em simulações com dados sintéticos. Supondo que
o conjunto das consultas diárias obedeça a uma determinada distribuição,
propomos dois algoritmos baseados em informações estocásticas que são
avaliados nos mesmos cenários que os outros algoritmos. / [en] Sponsored links are those that appear highlighted at Internet search engine
results. They are responsible for a large amount of their providers’ revenue.
To advertisers, that place bids for keywords in large auctions at Internet,
these links are the opportunity of brand exposing and achieving more clients.
To search engine companies, one of the main challenges in this business
model is selecting which advertisers should be allocated to each new query
to maximize their total revenue in the end of the day. This is a typical
online problem, where for each query is taken a decision without previous
knowledge of future queries. Once the decision is taken, it can not be
modified anymore. In this work, using synthetically generated data, we do
experimental evaluation of three algorithms proposed in the literature for
this problem and compare their results with the optimal offline solution.
Considering that daily query set obeys some well known distribution, we
propose two algorithms based on stochastic information, those are evaluated
in the same scenarios of the others.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:16088 |
| Date | 04 August 2010 |
| Creators | LUIZ FERNANDO FERNANDES DE ALBUQUERQUE |
| Contributors | EDUARDO SANY LABER |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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