diplomsko delo
Blaž Dolenc (Avtor), Blaž Zupan (Mentor)

Povzetek

V današnjem spletnem oglaševanju ni več edini cilj prikazati oglasa čim večjemu številu potencialnih kupcev, temveč si oglaševalci vse bolj prizadevajo oglas prikazati tistemu, ki ga bo najverjetneje zanimal. Na primer, če poznamo uporabnikovo okvirno lokacijo, lahko na podlagi prejšnjih obiskovalcev napovemo klik oglasa. Potrebo po geografski segmentaciji uporabnikov so zaznali tudi pri podjetju Zemanta, kjer so študentom zastavili izziv, pri katerem je bilo potrebno obiskovalce spletnih strani razdeliti glede na poštno številko iz katere prihajajo, ter to uporabiti kot podlago za napoved klika. Cilj naloge je bilo poiskati čim bolj smiselne skupine uporabnikov, ter jih ustrezno predstaviti, v drugem delu pa zgraditi napovedni model za napovedovanje klika na oglas, ki bo dosegal točnost napovedi AUC okoli 0,75. V nalogi poročamo o naši rešitvi tega problema, ki uporablja vrsto tehnik s področja strojnega učenja. Končna razdelitev uporabnikov, ki jo predlagamo, je obsegala 20 skupin, ki so se med seboj močno razlikovale glede na gostoto poselitve, urbanizacije in ostalih demografskih dejavnikov. Prikaz skupin na zemljevidu je pokazal, da je razdelitev smiselna. Končni AUC na testnih podatkih je znašal 0,79.

Ključne besede

iskanje skupin v podatkih;gručenje;strojno učenje;računalništvo;računalništvo in informatika;univerzitetni študij;diplomske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
Organizacija: UL FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Založnik: [B. Dolenc]
UDK: 004.85:659.11(043.2)
COBISS: 1536527811 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 808
Št. prenosov: 118
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Geographic segmentation of users and its use in advertising
Sekundarni povzetek: In modern web advertising the goal is not only deliver an ad to a broad number of customers, but to target particular customers who are more likely to be interested in content. If the user location is known, we can estimate click on ad based on previous visitors. The company Zemanta recognized the need for geographic audience segmentation, and they have invited students to solve their challenge. The goal was geographic segmentation of web pages visitors based on the ZIP code they come from and development of a prediction model, which can estimate the probability of click on the ad, with accuracy (AUC score) around 0,75. In this dissertation, we describe our the solution to the challenge. Our user segmentation identified 20 groups. There were large differences between them considering population density, urbanization and other demographic indicators. Plotting results on map revealed, that segmentation is meaningful. Our final AUC score on test data was 0,79.
Sekundarne ključne besede: clustering;data mining;machine learning;computer science;computer and information science;diploma;
Vrsta datoteke: application/pdf
Vrsta dela (COBISS): Diplomsko delo/naloga
Študijski program: 1000468
Konec prepovedi (OpenAIRE): 1970-01-01
Komentar na gradivo: Univ. v Ljubljani, Fak. za računalništvo in informatiko
Strani: 42 str.
ID: 8966323