Infraestrutura para entrega de anúncios de publicidade pervasiva personalizados baseada em estatística de consumo.
Ano de defesa: | 2012 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Campina Grande
Brasil Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO UFCG |
Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/1860 |
Resumo: | Nos últimos anos tem-se observado a popularização do uso de smartphones e, aliado a isso, o crescimento do acesso à banda larga via smartphone. É nesse cenário que, com base na Computação Pervasiva, surge a Publicidade Pervasiva, a qual faz uso de dispositivos móveis e sensores para obter informações do contexto do usuário visando entregar o anúncio publicitário mais adequado. Contudo, a obtenção das informações de contexto utilizadas para recomendar anúncios de maneira oportunista, ou seja, o anúncio mais adequado para um usuário, tem como base o seu perfil e as suas preferências. Identificar estas preferências demanda interação do usuário, o que vai de encontro ao conceito de transparência da computação pervasiva. Neste trabalho propõe-se uma infraestrutura para entrega de anúncios de publicidade pervasiva personalizados de forma a encontrar o anúncio publicitário mais adequado ao consumidor, levando em conta estatísticas de consumo, o perfil do usuário e o contexto no qual está inserido. A utilização de estatísticas de consumo permite inferir o perfil do usuário baseado em um conjunto restrito de informações, reduzindo a necessidade de interação do usuário para identificação de seu perfil. Para avaliar a infraestrutura, foi desenvolvido um protótipo aplicado a um estudo de caso com professores, funcionários e estudantes da Universidade Federal de Alagoas, os quais receberam anúncios em dispositivos portáteis e indicaram quais desses anúncios eram de seu interesse. Durante o estudo, a solução proposta apresentou resultados melhores que as abordagens existentes na recomendação de anúncios oportunistas. |