Personal advertisement recommendation for microblogs
Mikrobloglar ̇için kişisel reklam önerimi
- Tez No: 536332
- Danışmanlar: PROF. DR. PINAR KARAGÖZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 128
Özet
İnternet ortamında reklam önerimi popüler bir araştırma problemidir. Sosyal medya ve sosyal ağlardaki farklılıklar var olan problemi mikrobloglar için başka ihtiyaçlara yöneltmiştir. Bu çalışmada, mikrobloglar için bir reklam önerim sistemini ileri sürmekteyiz. Önerilen çözüm mesajın bütün içeriklerini kullanmaktadır (metinler, etiketler, web sayfaları, iliştiriler), ve yeni bir kullanıcı modeli üretmek için duygu ve takipçi etkileşimini kullanmaktadır. Reklam içeriği ile kullanıcı profilindeki kelimeleri eşleştirmek için Wikipedia Good Pages ismi verilen sayfaları kullanması bir diğer yenilikçi özelliğidir. Reklam kelime vektörü ve kişi profil vektörüne bakılarak ilgili kişiye en uygun reklama karar verilmektedir. Deneysel çalışmalar göstermiştir ki önerilen çözüm önceki çözümlerden daha iyi ve daha hızlı önerim yapmaktadır.
Özet (Çeviri)
Advertisement recommendation on the Web is a popular research problem. For microblog platforms, different requirements arise due to the differences in the context of social media and social network. In this work, we propose an advertisement recommendation system for microblogs. The proposed solution uses all contents of the messages (texts, captions, web links, hashtags), and enhances them with sentiment data and followee/follower interactions expressed as microblog posts to generate a new user model. As another novel feature, Wikipedia Good Pages are used as general background knowledge for matching user profiles and advertisement contents. On the basis of the similarity between advertisement vectors and user profile vectors, the most related advertisement for the selected user is determined. Evaluation results show that the proposed solution performs better for advertisement recommendation on microblog platform and works faster in comparison to other techniques.
Benzer Tezler
- Sentiment-focused web crawling
Düşünce odaklı web tarayıcılık
AVNİ GÜRAL VURAL
Doktora
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR KARAGÖZ
DR. BERKANT BARLA CAMBAZOĞLU
- Çok kriterli karar verme yöntemlerinden analitik hiyerarşi prosesi tekniği ile kayak merkezlerinin tercih edilme yönelimlerinin değerlendirilmesi
Evalution of the tendencies of the selections of ski centers with analytic hierarchy process technique, the multiple criteria decision making
SERAP YURTTAKALAN
- Satış geliştirme faaliyetlerinin satın alma kararına etkisi: Hizmet sektöründe bir uygulama
The effect of sales development activities on purchasing decisions: A case study in service sector
DURAN KURU
- Sigortada dağıtım ve tutundurma metodları
Başlık çevirisi yok
BANU GÖNENÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
SigortacılıkMarmara ÜniversitesiSigortacılık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN GÜRBÜZ
- Markalaşma sürecinde bütünleşik pazarlama iletişiminin yeri ve önemi
The Role and importance of intagrated marketing communication in branding process
ELİF SEYHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
İletişim BilimleriGazi ÜniversitesiHalkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. NAZİFE GÜNGÖR