Uso de programação genética para propaganda direcionada baseada em conteúdo

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

A Internet é hoje uma das principais mídias de veiculação de anúncios, dentre outros motivos, devido a possibilidade de exposição global de produtos e serviços e aos baixos custos envolvidos nessa exposição. Com isso cada vez mais recursos são destinados a publicidade na rede. O principal tipo de anúncio na Internet é a publicidade de busca, na qual um dado anunciante obtém uma posição de destaque na lista de propagandas mediante um valor pago. Segundo previsões do eMarketer, o crescimento dos ganhos com publicidade de busca será da ordem de 148%, saltando de US$ 16.9Bi em 2006 para US$ 42Bi em 2011. O tipo mais popular de publicidade de busca é conhecido como keyword-targeted advertising (propaganda direcionada baseada em palavra-chave), no qual as propagandas exibidas para o usuário são escolhidas a partir dos termos de sua consulta. O sucesso da propaganda baseada em palavra-chave motivou o surgimento de outro tipo de anúncio conhecido como content-targeted advertising (propaganda direcionada baseada em conteúdo). Neste caso, a lista de propagandas é determinada a partir do texto da página na qual as propagandas serão exibidas. Neste trabalho propomos e testamos um novo arcabouço baseado em programação genética para o problema de propaganda direcionada baseada em conteúdo. Diferentemente de trabalhos anteriores nosso método permite combinar as evidências estatísticas disponíveis para melhorar a sugestão de propagandas para páginas da Web. Assim, nosso trabalho propõe uma nova técnica de sugestão de propagandas levando em consideração uma grande quantidade de evidências disponíveis o que leva a resultados superiores ao estado-da-arte na área. Para validar o arcabouço proposto utilizamos uma coleção real de páginas e uma coleção real de propagandas. Os resultados experimentais mostram que o arcabouço baseado em programação genética superou em mais de 60% o melhor método da literatura em termos de precisão média. Além disso, programação genética mostrou-se bastante ecaz em evitar a sugestão de propagandas não-relevantes em páginas da Web. Esse fato é muito importante dado o impacto negativo da sugestão de propagandas não-relevantes para os usuários. Por m, realizamos uma análise das árvores que representam os indivíduos gerados utilizando programação genética, concluindo que existe grande variabilidade entre os melhores indivíduos em termos da estrutura das árvores. Além disso, vimos que apenas uma pequena parcela das evidências disponíveis foi utilizada pelos melhores indivíduos encontrados.

ASSUNTO(S)

programação genética (computação) teses. analise de conteudo (comunicação) processamento de dados teses.

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