[pt] O surgimento da World Wide Web representou uma nova
oportunidade de
publicidade, disponível para qualquer empresa:
A possibilidade de exposição
global para uma grande audiência a um custo extremamente
pequeno. Como
conseqüência disso, surgiu toda uma nova indústria
oferecendo serviços
relacionados à publicidade de busca, na qual uma empresa
anunciante paga por
uma posição de destaque em listas de anúncios. A fim de
manter a credibilidade e
a participação de mercado do serviço que os veicula - por
exemplo, uma máquina
de busca - os anúncios devem ser exibidos apenas para os
usuários que se
interessem por eles, no que se chama de Publicidade
Direcionada. Em virtude
disso, surge a necessidade de se utilizar um sistema de
recomendação que seja
capaz de escolher que anúncios exibir para quais usuários.
Nos sistemas de
recomendação baseados em filtragem colaborativa, as
preferências de outros
usuários são utilizadas como atributos para um sistema de
aprendizado, pois estas
podem ser bastante detalhadas, gerando recomendações não só
para os itens mais
populares como também para nichos de itens. Neste trabalho,
é desenvolvido um
sistema de recomendação de anúncios que aplica Filtragem
Colaborativa baseada
em fatoração de matrizes ao problema de predição do Click-
Through Rate, uma
métrica em Publicidade Direcionada que expressa a
relevância de um anúncio
para os usuários que buscam por uma determinada palavra-
chave. A fim de
validar o método proposto de predição do Click-Through
Rate, realizamos vários
experimentos em um conjunto de dados sintéticos.
Adicionalmente, o trabalho
contribui para o projeto do LearnAds, um framework de
recomendação de
anúncios baseado em Aprendizado de Máquina. / [en] The emergence of the World Wide Web represented a new
advertising
opportunity available to any company: The possibility of
global exposure to a large
audience at a very small cost. As a result, a whole new
industry has emerged by
offering services related to search advertising, in which
an advertiser pays for a
prominent position in lists of ads. In order to maintain
the credibility and market
share of the service that conveys them - for example, a
search engine - such ads
must be displayed only to users who are interested in them,
on what is called
Targeted Advertising. Therefore, those services need to use
a recommendation
system that can choose which ads show to which users.
Recommendation systems
based on collaborative filtering use the preferences of
other users as features to a
learning system, since such preferences can be quite
detailed, generating
recommendations not only for the most popular items but
also to item niches. In
this work, we develop an ads recommendation system that
applies Collaborative
Filtering based on matrix factorization to the problem of
predicting the
Click-Through Rate, a Targeted Advertising metric that
expresses the relevance of
a particular ad for the users searching for a specific
keyword. In order to validate
the proposed method of Click-Through Rate prediction, we
carry out several
experiments on a synthetic data set. Additionally, the work
contributes to the
design of LearnAds, a framework for ads recommendation
systems based on
Machine Learning.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:12400 |
| Date | 27 October 2008 |
| Creators | ROBERTO PEREIRA CAVALCANTE |
| Contributors | RUY LUIZ MILIDIU |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
Page generated in 0.0019 seconds