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Ordenação evolutiva de anúncios em publicidade computacional

Broinizi, Marcos Eduardo Bolelli

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Matemática e Estatística 2015-06-15

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Ordenação evolutiva de anúncios em publicidade computacional
  • Autor: Broinizi, Marcos Eduardo Bolelli
  • Orientador: Ferreira, João Eduardo
  • Assuntos: Análise De Componentes Principais; Publicidade Digital; Publicidade Contextualizada; Publicidade Computacional; Programação Genética; Publicidade Online; Análise Exploratória De Dados; Learning To Advertising; Genetic Programming; Principal Component Analysis; Exploratory Data Analysis; Contextual Advertising; Computational Advertising; Online Advertising
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descrição: Otimizar simultaneamente os interesses dos usuários, anunciantes e publicadores é um grande desafio na área de publicidade computacional. Mais precisamente, a ordenação de anúncios, ou ad ranking, desempenha um papel central nesse desafio. Por outro lado, nem mesmo as melhores fórmulas ou algoritmos de ordenação são capazes de manter seu status por um longo tempo em um ambiente que está em constante mudança. Neste trabalho, apresentamos uma análise orientada a dados que mostra a importância de combinar diferentes dimensões de publicidade computacional por meio de uma abordagem evolutiva para ordenação de anúncios afim de responder a mudanças de forma mais eficaz. Nós avaliamos as dimensões de valor comercial, desempenho histórico de cliques, interesses dos usuários e a similaridade textual entre o anúncio e a página. Nessa avaliação, nós averiguamos o desempenho e a correlação das diferentes dimensões. Como consequência, nós desenvolvemos uma abordagem evolucionária para combinar essas dimensões. Essa abordagem é composta por três partes: um repositório de configurações para facilitar a implantação e avaliação de experimentos de ordenação; um componente evolucionário de avaliação orientado a dados; e um motor de programação genética para evoluir fórmulas de ordenação de anúncios. Nossa abordagem foi implementada com sucesso em um sistema real de publicidade computacional responsável por processar mais de quatorze bilhões de requisições de anúncio por mês. De acordo com nossos resultados, essas dimensões se complementam e nenhuma delas deve ser neglicenciada. Além disso, nós mostramos que a combinação evolucionária dessas dimensões não só é capaz de superar cada uma individualmente, como também conseguiu alcançar melhores resultados do que métodos estáticos de ordenação de anúncios.
  • DOI: 10.11606/T.45.2015.tde-09112015-104805
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Matemática e Estatística
  • Data de criação/publicação: 2015-06-15
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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