We believe that small networks working together can create a more competitive solution against bigger networks, not only regarding ad performance but also fraud detection. Moreover, we have designed algorithms to uniformly distribute visits over several networks, and we have used the average deviation as a parameter to compare results.
Resumen. Para que las redes publicitarias aumenten sus ingresos es necesario darle prioridad a los anuncios más rentables. El factor más importante en la rentabilidad de un anuncio es el CTR (Click-through-rate) que es la probabilidad de que un usuario realice un clic en el anuncio de una página web. Para predecir el CTR, hemos entrenado varios modelos de clasificación supervisados y hemos comparado su rendimiento con las redes ROA (Redes Orgánicas Artificiales). La conclusión es que estas redes son una buena solución para predecir el CTR de un anuncio. Palabras clave: predicción de CTR, redes orgánicas artificiales en publicidad, modelos supervisados de clasificación, redes de publicidad CPC.
Resumen. El ROC (Reconocimiento Óptico de Caracteres) es una línea de investigación dentro del procesamiento de imágenes para la que se han desarrollado muchas técnicas y metodologías. Su objetivo principal consiste en identificar un carácter a partir de una imagen digitalizada que se representa como un conjunto de píxeles. En este trabajo realizamos para el ROC un proceso iterativo que consta de cinco fases. Para ello aplicamos varios métodos de tratamiento de imagen, dos métodos de selección de variables y exploramos diversos métodos supervisados de aprendizaje automatizado. Entre los modelos de clasificación destacamos los de Deep Learning por su novedad y su enorme potencial.Palabras clave: reconocimiento óptico de caracteres (ROC), modelos predictivos y selección de variables, métodos de clasificación, deep learning, métodos supervisados de aprendizaje automatizado.
Online advertising has seen great growth over the past few years. Advertisers have gotten better results with campaigns targeted at more specific audiences. Ad networks with few visits are unable to create such campaigns and hence are moving forward towards a new model, consisting of a huge global ad exchange market. In this market millions of advertisers compete for the ad space so that their ad will be shown to users upon visiting a page. In selecting the best candidate from all possibilities algorithms able to process advertiser's requirements in tenths of seconds are needed. To face this problem we have developed algorithms using techniques such as threads, AVL trees with hash, multiple node trees or Hadoop technology. Throughout this article we will show the results gained from each algorithm, a comparative performance analysis and some conclusions. We have also proposed some future lines of work.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.