[pt] AVALIAÇÃO DE ALGORITMOS ONLINE PARA SELEÇÃO DE LINKS PATROCINADOS

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: LUIZ FERNANDO FERNANDES DE ALBUQUERQUE
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] INTERNET; [pt] MAQUINAS DE BUSCA; [pt] ALGORITMO; [pt] PROPAGANDA; [en] INTERNET; [en] SEARCH ENGINES; [en] ALGORITHM; [en] ADVERTISING
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=16088&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=16088&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.16088

[pt] 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.