- 1 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Đề tài: Nâng cao chất lượng quảng cáo trực tuyến sử dụng phương pháp học máy Tác giả luận văn: Võ Trọng Trung Khóa: 2013B Người hướng dẫn: TS. - Cao Tuấn Dũng Tử khóa (Keyword): Đồng phân cụm, phân rã ma trận, lọc cộng tác dựa vào bộ nhớ, học máy, hệ khuyến nghị, nâng cao chất lượng quảng cáo trực tuyến Nội dung tóm tắt: a) Lý do chọn đề tài Quảng cáo trực tuyến đang là nguồn marketing chính của các doanh nghiệp, khác với phương thức quảng cáo truyền thống, quảng cáo trực tuyến có sự tương tác của người dùng, làm cách nào để khai thác được sự tương tác này để đem lại hiệu quả quảng cáo cao nhất. - Mặt khác vấn đề học máy những năm gần đây được ứng dụng rộng rãi trên các lĩnh vực, và tương lai sẽ phát triển mạnh mẽ hơn nữa. - Do vậy việc nghiên cứu áp dụng học máy để nâng cao chất lượng quảng cáo trực tuyến sẽ mang lại lợi ích thiết thực cho nền quảng cáo trực tuyến. - Mục đích nghiên cứu của của luận văn là tìm hiểu học máy, các phương pháp hệ khuyến nghị, phân tích so sánh và ứng dụng vào bài toán quảng cáo trực tuyến dự đoán tiềm năng click/view. - Đề xuất phương pháp khuyến nghị cho các quảng cáo Đối tượng là phương pháp lọc cộng tác dựa vào bộ nhớ, phương pháp phân rã ma trận, phương pháp đồng phân cụm, mối quan hệ quảng cáo và ứng dụng trong quảng cáo trực tuyên trên ứng dụng di động. - Phạm vi của đề tài: Tổng quan về học máy, hệ khuyến nghị, các phương pháp khuyến nghị, bộ dữ liệu quảng cáo trực tuyến trên ứng dụng di động. - c) Nội dung chính - Tìm hiểu tổng quan về học máy, hệ khuyến nghị, các ứng dụng và tầm quan trọng của chúng. - Luận văn tìm hiểu một vài phương pháp khuyến nghị: lọc cộng tác dựa vào bộ nhớ, phương pháp phân rã ma trận, phương pháp đồng phân cụm. - 2 - Nêu bài toán về quảng cáo trực tuyến và các vấn đề liên quan, ứng dụng, cài đặt, thử nghiệm các phương pháp khuyến nghị vào bài toán quảng cáo trên các ứng dụng di động, đưa ra phân tích về tính hiệu quả dựa vào kết quả thu được, đề xuất phương pháp áp dụng vào bài toán quảng cáo trực tuyến. - Xây dựng ứng dụng khuyến nghị ứng dụng cho quảng cáo, quảng cáo cho ứng dụng, theo dõi kết quả hệ khuyến nghị, so sánh dữ liệu thực tế và dữ liệu dự đoán của hệ thống. - d) Phương pháp nghiên cứu. - Tìm hiểu tình trạng quảng cáo trực tuyến, quảng cáo trên ứng dụng di động, thu thập dữ liệu quảng cáo, trao đổi, chia sẻ, thảo luận với giảng viên hướng dẫn và các đồng nghiệp trong lĩnh vực công nghệ thông tin về các kết quả nghiên cứu. - e) Kết luận Như vậy luận văn đã tìm hiểu về học máy, khả năng ứng dụng của học máy, luận văn đã nêu được tầm quan trọng của học máy trong các lĩnh vực khác nhau của đời sống. - Luận văn cũng đã tìm hiểu về hệ khuyến nghị, một vài phương pháp khuyến nghị được cộng đồng học máy đánh giá cao. - Tìm hiểu tổng quan về quảng cáo trực tuyến, những đặc điểm riêng của quảng cáo trực tuyến và tiềm năng quảng cáo trên di động, triển khai, cài đặt thử nghiệm với dữ liệu phản hồi từ người dùng thu được trong quá trình triển khai quảng cáo trên các ứng dụng di động của công ty amobi. - Kết quả thu được khi áp dụng học máy đưa ra các dự đoán tỷ lệ click/view cao hơn nhiều so với phương pháp truyền thống dựa vào sự lựa chọn ngẫu nhiên của quảng cáo
Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn hoặc xem
Tóm tắt