Modelo conceptual para el despliegue de publicidad ubicua soportado en un esquema de cooperación Smart TV- SmartPhone.

Advertising has been one of the most valuable marketing tools for years by means of a massive, wide-ranging and vertical approach between customers and advertisers. However, a new tendency known as pervasive advertising suggests an evolution of the classical concept towards a more interactive, customized, and horizontal environment that seeks to improve the impact and efficiency of conventional advertising. As a result of the support of emerging technologies related to the development of smartphones and smart TVs, there are no doubts about pervasive advertising potential and its value as a rich research field. This article introduces a conceptual model, which compiles the most relevant research areas related to pervasive computing applied to advertising supported on a smart TV – smartphone cooperation framework.La publicidad ha sido durante años una de las herramientas más valiosas del mercadeo a través de un enfoque principalmente masivo, generalizado y vertical entre clientes y anunciantes. No obstante, una nueva corriente conocida como publicidad ubicua marca una evolución en el concepto clásico hacia entornos más interactivos, personalizados y horizontales que busca mejorar la eficiencia y el impacto de la publicidad convencional. Gracias al apoyo de tecnologías emergentes que se sustentan en la evolución de los smartphones y los smart TV, el potencial de la publicidad ubicua es indudable, lo cual la ha convertido en un terreno fértil de investigación. El presente artículo presenta un modelo conceptual que condensa las áreas de investigación más relevantes relacionadas con el despliegue de publicidad en entornos de computación ubicua soportados en esquemas de cooperación smart TV – smartphone

Video advertisement mining for predicting revenue using random forest

Shaken by the threat of financial crisis in 2008, industries began to work on the topic of predictive analytics to efficiently control inventory levels and minimize revenue risks. In this third-generation age of web-connected data, organizations emphasized the importance of data science and leveraged the data mining techniques for gaining a competitive edge. Consider the features of Web 3.0, where semantic-oriented interaction between humans and computers can offer a tailored service or product to meet consumers\u27 needs by means of learning their preferences. In this study, we concentrate on the area of marketing science to demonstrate the correlation between TV commercial advertisements and sales achievement. Through different data mining and machine-learning methods, this research will come up with one concrete and complete predictive framework to clarify the effects of word of mouth by using open data sources from YouTube. The uniqueness of this predictive model is that we adopt the sentiment analysis as one of our predictors. This research offers a preliminary study on unstructured marketing data for further business use

Prediksi Rating Novel Baru Berdasarkan Sinopsis Menggunakan Genre Based Collaborative Filtering Dan Text Similarity

Novel merupakan suatu cerita yang memiliki alur panjang yang bersifat imajiantif. Berdasarkan pilihan editor pada situs Amazon.com, 50 dari 100 buku dengan penjualan terbaik merupakan novel. Hal tersebut menunjukkan bahwa ketertarikan masyarakat terhadap novel cukup tinggi sebagai salah satu jenis bacaan. Namun saat ingin memilih novel yang hendak dibaca, pembaca terkadang merasa bingung untuk mengetahui kualitas dari novel tersebut. Salah satu acuan dalam melihat kualitas suatu produk yaitu rating. Situs Goodreads merupakan salah satu situs yang memungkinkan peninjau amatir menuliskan ulasan serta rating untuk membantu pembaca dalam memilih buku yang relevan. Namun terkadang pengguna Goodreads tidak memberikan rating terhadap suatu buku sehingga pengikut dari pengguna tersebut ingin mengetahui rating yang diberikan pengguna pada buku tersebut. Penelitian ini menggunakan metode Genre Based Collaborative Filtering sebagai penghitungan prediksi rating dan Text Similarity untuk mengetahui nilai kesamaan antara dokumen yang satu dengan lainnya. Data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 31 user dan 90 sinopsis sebagai data latih dan 35 sinopsis sebagai data uji. Akurasi sistem yang diperoleh dari hasil klasifikasi dengan menggunakan nilai kesamaan pada text similarity sebesar 45,714286% dan nilai MAE sebesar 0,27742857 sehingga dapat disimpulkan bahwa metode genre based collaborative filtering dan text similarity dapat digunakan untuk melakukan prediksi rating

Sur l'utilisation de réseaux de neurones dans un système de recommandations réciproques

Le domaine de la recommandation de personne à personne comporte de multiples applications, mais il demeure moins bien étudié que celui de la recommandation de produits ou de services. Contrairement à la recommandation d’items, la recommandation de personnes doit tenir compte de la possibilité que la recommandation ne plaise pas nécessairement dans les deux sens, ce qui impose des difficultés supplémentaires et augmente la complexité. Dans les dernières années, les algorithmes à base de réseaux neuronaux ont su tirer parti des complexités présentes dans des domaines aussi divers que la vision informatique, le traitement du langage naturel et de la parole, et la génération d’images. Bien que leur utilisation pour les systèmes de recommandations en général ait été étudiée, l’utilisation des réseaux neuronaux est encore peu ou pas explorée dans le domaine de la recommandation de personne à personne. Nous explorons cette avenue. Nous avons utilisé des données provenant d’une plateforme qui permet de connecter deux personnes voulant apprendre l’une de l’autre. Cette base de données possède à la fois des données implicites sous la forme de vues de profils, de messages ou de rencontres, et des données explicites, les descriptions des offres et demandes ainsi que des mots-clés. L’algorithme créé pour faire les recommandations avec ces données est une combinaison de réseaux de neurones récurrents. Ceux-ci sont entraînés en essayant de prédire les données implicites à partir des données explicites. L’algorithme est comparé à l’approche classique d’analyse sémantique latente (Latent Semantic Analysis) sur la base des mesures de précision, rappel et score F1. Les résultats montrent que le nouvel algorithme prédit moins bien les données historiques lorsque peu de prédictions sont faites, mais que la qualité de celles-ci augmente plus vite avec le nombre de prédictions que le modèle comparé. Ceci se traduit par une meilleure précision lorsque le rappel est grand. Ce résultat est similaire lorsque les deux modèles sont augmentés d’une approche par filtres collaboratifs, bien que la différence s’amoindrit. L’utilisation d’agrégation des expertises par maximum ou moyenne ne semble pas avoir beaucoup d’effet pour l’un ou l’autre des modèles. Ce mémoire introduit une nouvelle approche pour les systèmes de recommandations permettant d’entraîner des modèles utilisant des données dépendant uniquement de l’utilisateur pour faire des recommandations aussi complexes et diversifiées que celles faites par les filtres collaboratifs.----------ABSTRACT: People-to-people recommandations is a relatively new domain of study compared to recommender systems in general. Contrary to recommender systems where items are recommended to people, the recommendation of people has to take into account the fact that recommendations may be not be as good in the reversed direction. This factor increases the complexity of the recommendation. During the last few years, algortithms based on neural networks have been able to find patterns in domains as diverse as computer vision, natural language and speech processing, and image generation. While their use in recommender systems in general has been studied, work on this topic is still in its infancy and we find no contribution yet for people-to-people recommendation. We explore this avenue and use data from a platform where two people wanting to learn from another can connect. This dataset contains implicit data in the form of profile views, messages and meetings, as well as explicit data under the format of demand and offer textual descriptions and tags. The people-to-people recommender system developed is a neural network based on recurrent neurons and trained by trying to predict the implicit data from the explicit data. It is compared to the classical Latent Semantic Analysis approach based on precision, recall and F1 score metrics. The results show that the new algorithm does not do as well a job predicting historical data when few predictions are made, but that the quality goes up more quickly with the number of predictions made than the compared model. This is shown by a better precision when recall is large. The result is similar when both models are augmented with collaborative filters, but with a smaller difference between them. The use of different pooling methods by maximum or mean doesn’t seem to have much of an effect on either model. This model introduces a new approach for recommender systems that enables them to use data depending only on the user to make recommendations as complex and diversified as those made by collaborative filters

USING META-DATA FROM FREE-TEXT USER-GENERATED CONTENT TO IMPROVE PERSONALIZED RECOMMENDATION BY REDUCING SPARSITY

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH