Optimization Algorithms for Internet Revenue Management

Due to the development of new technology in wireless communication the amount of online media usage has been increasing significantly in recent years. As the number of online media users increases, the revenue management from online advertising becomes a complex task. In general, a revenue management system for online advertising system consists of Inference Engine and Ad Server. Inference Engine predicts users’ profiles based on their historical viewing data while Ad Server allocates users’ viewing (impressions) to advertising campaigns based on their target audience. In this paper, models for advertise optimization (Impression Allocation models) that can be implemented at Ad Server are introduced. Impression Allocation models maximize the revenue by optimally allocating users’ impressions to advertising campaigns. Models as well as the proposed algorithms that can be used to solve the models efficiently are provided

Recomendación de contendios audiovisuales para familias y grupos de amigos, basado en clasificaciones TV-anytime multidimensionales

The advent of Digital TV and Personal Digital Recorders promise to change the way people watch TV. The higher efficiency of digital coding will lead to increasing the number of contents offered to the user, demanding automatic tools for content recommendation. In the other hand, digital recorders will permit a non-linear consumption model, enabling the creation of (automatic) personalized schedules that combine the appealing contents for a specific user or group of users. This paper presents an approach to content recommendation for groups of people, based on TV-Anytime descriptions of TV contents and semantic reasoning techniques.La llegada de la Televisión Digital y los Grabadores Digitales Personales permiten suponer que cambiará la manera que la gente mira televisión. La alta eficiencia de la codificación digital y los nuevos medios de transmisión digital llevan a un aumento de los contenidos ofrecidos al televidente. Se hacen necesarias herramientas automáticas para la recomendación de contenidos. Por otra parte, los grabadores digitales permitirán un modelo de consumo no lineal, permitiendo la creación (automática) de agendas de grabación o reproducción personalizadas considerando los intereses de un individuo o un grupo. Este artículo presenta una aproximación a la recomendación de contenidos para grupos de personas, basado en descripciones TV-Anytime de los contenidos, y de técnicas de razonamiento semántico

Predicción de Audiencias de Televisión basada en Sistemas Recomendadores

En este trabajo se presenta un método para la predicción de audiencias de televisión a partir de los perfiles de los telespectadores recibidos desde sus receptores de televisión digital. La predicción está basada en un recomendador de contenidos audiovisuales, aplicado sobre grupos de televidentes, que utiliza clasificaciones multidimensionales extraídas de la norma TV-Anytime. Se presentan dos aplicaciones ilustrativas, con el objetivo común de maximizar la calificación en dos contextos distintos: un primer algoritmo para configurar la parrilla de programación semanal de una estación de televisión, y otro que decide en tiempo real entre un conjunto de contenidos cuál de ellos debe ser transmitido en un momento determinado por una estación de televisión para maximizar su audiencia inmediata

Utilizando Sistemas Recomendadores para Predecir Ratings en TV

En este trabajo se presenta un método que, utilizando sistemas recomendadores, predice ratings de TV a partir de los perfiles de los telespectadores recibidos desde sus receptores de televisión digital. La predicción está basada en un recomendador de contenidos audiovisuales, aplicado sobre grupos de televidentes, que utiliza clasificaciones multidimensionales extraídas de la norma TV-Anytime. Se presentan dos aplicaciones ilustrativas, con el objetivo común de maximizar la calificación en dos contextos distintos: un primer algoritmo para configurar la parrilla de programación semanal de una estación de televisión, y otro que decide en tiempo real entre un conjunto de contenidos cuál de ellos debe ser transmitido en un momento determinado por una estación de televisión para maximizar su audiencia inmediata

TV Program Recommendation for Groups based on Muldimensional TV-Anytime Classifications

The advent of Digital TV and Personal Digital Recorders promise to change the way people watch TV. The higher efficiency of digital coding will lead to increasing the number of contents offered to the user, demanding automatic tools for content recommendation. In the other hand, digital recorders will permit a non-linear consumption model, enabling the creation of (automatic) personalized schedules that combine the appealing contents for a specific user or group of users. This paper presents an approach to content recommendation for groups of people, based on TV-Anytime descriptions of TV contents and semantic reasoning techniques1

Lightweight Adaptation of Classifiers to Users and Contexts: Trends of the Emerging Domain

Intelligent computer applications need to adapt their behaviour to contexts and users, but conventional classifier adaptation methods require long data collection and/or training times. Therefore classifier adaptation is often performed as follows: at design time application developers define typical usage contexts and provide reasoning models for each of these contexts, and then at runtime an appropriate model is selected from available ones. Typically, definition of usage contexts and reasoning models heavily relies on domain knowledge. However, in practice many applications are used in so diverse situations that no developer can predict them all and collect for each situation adequate training and test databases. Such applications have to adapt to a new user or unknown context at runtime just from interaction with the user, preferably in fairly lightweight ways, that is, requiring limited user effort to collect training data and limited time of performing the adaptation. This paper analyses adaptation trends in several emerging domains and outlines promising ideas, proposed for making multimodal classifiers user-specific and context-specific without significant user efforts, detailed domain knowledge, and/or complete retraining of the classifiers. Based on this analysis, this paper identifies important application characteristics and presents guidelines to consider these characteristics in adaptation design

Modelado de sistemas multimedia para personalización y recomendación híbrida a partir del consumo audiovisual de los usuarios

This doctoral thesis focuses on the modeling of multimedia systems to create personalized recommendation services based on the analysis of users’ audiovisual consumption. Research is focused on the characterization of both users’ audiovisual consumption and content, specifically images and video. This double characterization converges into a hybrid recommendation algorithm, adapted to different application scenarios covering different specificities and constraints. Hybrid recommendation systems use both content and user information as input data, applying the knowledge from the analysis of these data as the initial step to feed the algorithms in order to generate personalized recommendations. Regarding the user information, this doctoral thesis focuses on the analysis of audiovisual consumption to infer implicitly acquired preferences. The inference process is based on a new probabilistic model proposed in the text. This model takes into account qualitative and quantitative consumption factors on the one hand, and external factors such as zapping factor or company factor on the other. As for content information, this research focuses on the modeling of descriptors and aesthetic characteristics, which influence the user and are thus useful for the recommendation system. Similarly, the automatic extraction of these descriptors from the audiovisual piece without excessive computational cost has been considered a priority, in order to ensure applicability to different real scenarios. Finally, a new content-based recommendation algorithm has been created from the previously acquired information, i.e. user preferences and content descriptors. This algorithm has been hybridized with a collaborative filtering algorithm obtained from the current state of the art, so as to compare the efficiency of this hybrid recommender with the individual techniques of recommendation (different hybridization techniques of the state of the art have been studied for suitability). The content-based recommendation focuses on the influence of the aesthetic characteristics on the users. The heterogeneity of the possible users of these kinds of systems calls for the use of different criteria and attributes to create effective recommendations. Therefore, the proposed algorithm is adaptable to different perceptions producing a dynamic representation of preferences to obtain personalized recommendations for each user of the system. The hypotheses of this doctoral thesis have been validated by conducting a set of tests with real users, or by querying a database containing user preferences - available to the scientific community. This thesis is structured based on the different research and validation methodologies of the techniques involved. In the three central chapters the state of the art is studied and the developed algorithms and models are validated via self-designed tests. It should be noted that some of these tests are incremental and confirm the validation of previously discussed techniques. Resumen Esta tesis doctoral se centra en el modelado de sistemas multimedia para la creación de servicios personalizados de recomendación a partir del análisis de la actividad de consumo audiovisual de los usuarios. La investigación se focaliza en la caracterización tanto del consumo audiovisual del usuario como de la naturaleza de los contenidos, concretamente imágenes y vídeos. Esta doble caracterización de usuarios y contenidos confluye en un algoritmo de recomendación híbrido que se adapta a distintos escenarios de aplicación, cada uno de ellos con distintas peculiaridades y restricciones. Todo sistema de recomendación híbrido toma como datos de partida tanto información del usuario como del contenido, y utiliza este conocimiento como entrada para algoritmos que permiten generar recomendaciones personalizadas. Por la parte de la información del usuario, la tesis se centra en el análisis del consumo audiovisual para inferir preferencias que, por lo tanto, se adquieren de manera implícita. Para ello, se ha propuesto un nuevo modelo probabilístico que tiene en cuenta factores de consumo tanto cuantitativos como cualitativos, así como otros factores de contorno, como el factor de zapping o el factor de compañía, que condicionan la incertidumbre de la inferencia. En cuanto a la información del contenido, la investigación se ha centrado en la definición de descriptores de carácter estético y morfológico que resultan influyentes en el usuario y que, por lo tanto, son útiles para la recomendación. Del mismo modo, se ha considerado una prioridad que estos descriptores se puedan extraer automáticamente de un contenido sin exigir grandes requisitos computacionales y, de tal forma que se garantice la posibilidad de aplicación a escenarios reales de diverso tipo. Por último, explotando la información de preferencias del usuario y de descripción de los contenidos ya obtenida, se ha creado un nuevo algoritmo de recomendación basado en contenido. Este algoritmo se cruza con un algoritmo de filtrado colaborativo de referencia en el estado del arte, de tal manera que se compara la eficiencia de este recomendador híbrido (donde se ha investigado la idoneidad de las diferentes técnicas de hibridación del estado del arte) con cada una de las técnicas individuales de recomendación. El algoritmo de recomendación basado en contenido que se ha creado se centra en las posibilidades de la influencia de factores estéticos en los usuarios, teniendo en cuenta que la heterogeneidad del conjunto de usuarios provoca que los criterios y atributos que condicionan las preferencias de cada individuo sean diferentes. Por lo tanto, el algoritmo se adapta a las diferentes percepciones y articula una metodología dinámica de representación de las preferencias que permite obtener recomendaciones personalizadas, únicas para cada usuario del sistema. Todas las hipótesis de la tesis han sido debidamente validadas mediante la realización de pruebas con usuarios reales o con bases de datos de preferencias de usuarios que están a disposición de la comunidad científica. La diferente metodología de investigación y validación de cada una de las técnicas abordadas condiciona la estructura de la tesis, de tal manera que los tres capítulos centrales se estructuran sobre su propio estudio del estado del arte y los algoritmos y modelos desarrollados se validan mediante pruebas autónomas, sin impedir que, en algún caso, las pruebas sean incrementales y ratifiquen la validación de técnicas expuestas anteriormente