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J-GLOBAL ID：202202284741244815   整理番号：22A0456582

位置ベースのモバイル広告における効用の最大化【JST・京大機械翻訳】

Maximizing the Utility in Location-Based Mobile Advertising

著者 (4件)： Cheng Peng (School of Software Engineering, East China Normal University, Shanghai, China) ,  Lian Xiang (Department of Computer Science, Kent State University, Kent, OH, USA) ,  Chen Lei (Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology, Kowloon, Hong Kong, China) ,  Liu Siyuan (Department of Information Systems, Pennsylvania State University, State College, PA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering  (IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering)
巻： 34  号： 2  ページ： 776-788  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0838A  ISSN： 1041-4347  CODEN： ITKEEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モバイル技術の急速な発展により,今日,人々はモバイル機器に大量の時間を費やす。ユーザの位置およびコンテキストは,モバイル広告ブローカーによって容易にアクセスされ,そして,ブローカーは,顧客関連位置ベース広告を送ることができる。本論文では,顧客の関心とベンダーの文脈の推定により,重要な位置ベース広告問題,すなわち,最大ユーティリティ広告割当(MUAA)問題を考察し,顧客の容量,距離範囲,およびベンダーの予算の制約を受ける各顧客に送付された広告の決定によって,アドの全体的な有用性を最大化することを望んだ。MUAA問題はNP困難で難治性であることを証明した。したがって,著者らは,1つのオフラインアプローチ,すなわち,(1-ε)θ_(1-ε)・θの近似比率を持つ,レシリジリプアプロアプロッチを提案した。さらに,著者らは,顧客がストリーミングファッションに到着するオンラインシナリオ,すなわち,1つの新規オンラインアルゴリズム,すなわち,オンライン適応因子アウェアプロアプローチ,を,ln(g)+1/θln(g)+1θ,g>eg>e,そこでは,eeが自然対数のベースである,との競合比率(オフラインシナリオの最適解と比較して)に取り組んだ。広範な実験を通して,実際のデータセットと合成データセットの両方に対する提案手法の効率と有効性を実証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *広告 ,  ファッション ,  近似法 ,  対数 ,  有効性 ,  NP困難 ,  *携帯電話 ,  ストリーミング
準シソーラス用語： 最適解 ,  モバイルデバイス ,  オンラインアルゴリズム ,  競合比 ,  オンライン ,  オフライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 移動通信  (ND08030H) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  市場調査,広告  (KA06030H)

タイトルに関連する用語 (4件)： モバイル ,  広告 ,  効用 ,  最大化