Desenvolvimento de preditores para recomendação automática de produtos. - Fuks, Willian Jean (2013)
Com o avanço da internet, novos tipos de negócios surgiram. Por exemplo, o sistema de anúncios online: produtores de sites e diversos outros conteúdos podem dedicar em uma parte qualquer de sua página um espaço para a impressão de anúncios de diversas lojas em troca de um valor oferecido pelo anunciante. É neste contexto que este trabalho se insere. O objetivo principal é o desenvolvimento de algoritmos que preveem a probabilidade que um dado usuário tem de se interessar e clicar em um anúncio a que está sendo exposto. Este problema é conhecido como predição de CTR (do inglês, \"Click-Through Rate\") ou taxa de conversão. Utiliza-se para isto uma abordagem baseada em regressão logística integrada a técnicas de fatoração de matriz que preveem, através da obtenção de fatores latentes do problema, a probabilidade de conversão para um anúncio impresso em dado site. Além disto, testes considerando uma estratégia dinâmica (em função do tempo) são apresentados indicando que o desempenho previamente obtido pode melhorar ainda mais. De acordo com o conhecimento do autor, esta é a primeira vez que este procedimento é relatado na literatura.