Título: | AVALIAÇÃO DE ALGORITMOS ONLINE PARA SELEÇÃO DE LINKS PATROCINADOS | |||||||
Autor: |
LUIZ FERNANDO FERNANDES DE ALBUQUERQUE |
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Colaborador(es): |
EDUARDO SANY LABER - Orientador |
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Catalogação: | 04/AGO/2010 | Língua(s): | PORTUGUÊS - BRASIL |
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Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TESE | |||||
Notas: |
[pt] Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=16088&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=16088&idi=2 |
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DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.16088 | |||||||
Resumo: | ||||||||
Links patrocinados são aqueles que aparecem em destaque nos resultados de
pesquisas em máquinas de busca na Internet e são grande fonte de receita
para seus provedores. Para os anunciantes, que fazem ofertas por palavras-chave
para aparecerem em destaque nas consultas dos usuários, são uma
oportunidade de divulgação da marca, conquista e manutenção de clientes.
Um dos desafios das máquinas de busca neste modelo de negócio é selecionar
os anunciantes que serão exibidos a cada consulta de modo a maximizar sua
receita em determinado período. Este é um problema tipicamente online,
onde a cada consulta é tomada uma decisão sem o conhecimento prévio
das próximas consultas. Após uma decisão ser tomada, esta não pode mais
ser alterada. Nesta dissertação avaliamos experimentalmente algoritmos
propostos na literatura para solução deste problema, comparando-os à
solução ótima offline, em simulações com dados sintéticos. Supondo que
o conjunto das consultas diárias obedeça a uma determinada distribuição,
propomos dois algoritmos baseados em informações estocásticas que são
avaliados nos mesmos cenários que os outros algoritmos.
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