Главная » Просмотр файлов » Диссертация

Диссертация (1137263), страница 17

Файл №1137263 Диссертация (Оптимизация показов рекламных объявлений в поисковых интернет-системах; разработка методологии подбора порогов в рекламный показ) 17 страницаДиссертация (1137263) страница 172019-05-20СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 17)

Bauman K. E., Kornetova A. N., Topinskii V. A., Khakimova D. A.Optimization of click-through rate prediction in the Yandex searchengine //Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. –2013. – V. 47. – №. 2. – P. 52-58.13. Briggs R., Hollis N. Advertising on the web: is there response beforeclick-through? //Journal of Advertising Research. – 1997. – V. 37.

– P.33-46.14. Broder A. Z., Ciccolo P., Fontoura M., Gabrilovich E., Josifovski V.,Riedel L. Search advertising using web relevance feedback//Proceedings of the 17th ACM conference on Information andknowledge management. – ACM, 2008. – P.

1013-1022.15. Brooks N., Magun H. Navigational behaviour and sponsored searchadvertising //International Journal of Electronic Business. – 2008. – V.6. – №. 2. – P. 132-148.16. Chakrabarti D., Agarwal D., Josifovski V. Contextual advertising bycombining relevance with click feedback //Proceedings of the 17thinternational conference on World Wide Web. – ACM, 2008. – P. 417426.17. Chen Y., Kapralov M., Pavlov D., Canny J. Factor Modeling forAdvertisement Targeting //NIPS. – 2009. – V.

9. – P. 324-332.18. Cheng H., Cantu-Paz E. Personalized click prediction in sponsoredsearch //Proceedings of the third ACM international conference on Websearch and data mining. – ACM, 2010. – P. 351-360.12819. Chervonenkis A., Sorokina A., Topinsky V. A.

Optimization of adsallocation in sponsored search //Proceedings of the 22nd internationalconference on World Wide Web companion. – International World WideWeb Conferences Steering Committee, 2013. – P. 121-122.20. Chu W., Zinkevich M., Li L., Thomas A., Tseng, B. Unbiased onlineactive learning in data streams //Proceedings of the 17th ACM SIGKDDinternational conference on Knowledge discovery and data mining.

–ACM, 2011. – P. 195-203.21. Ciaramita M., Murdock V., Plachouras V. Online learning from clickdata for sponsored search //Proceedings of the 17th internationalconference on World Wide Web. – ACM, 2008. – P. 227-236.22. Clark D. Start-up plans Internet search service tying results to advertisingspending //The Wall Street Journal. – 1998.23. Craswell N., Zoeter O., Taylor M., Ramsey B.An experimentalcomparison of click position-bias models //Proceedings of the 2008International Conference on Web Search and Data Mining.

– ACM,2008. – P. 87-94.24. Crook T., Frasca B., Kohavi R., Longbotham R. Seven pitfalls to avoidwhen running controlled experiments on the web //Proceedings of the15th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discoveryand data mining. – ACM, 2009. – P. 1105-1114.25. De Filippi G. Keywords auto-segmentation and auto-allocation systemto increase search engines income. Patent Application 11/382,276 USA.– 2006.26.

Dean J., Ghemawat S. MapReduce: simplified data processing on largeclusters //Communications of the ACM. – 2008. – V. 51. – №. 1. – P.107-113.27. Dembczynski K., Kotlowski W., Weiss D. Predicting ads' click-throughrate with decision rules ranking //Online Advertising. – 2008.12928. Dudley B. Microsoft Touts Ad-Selling System as Step Ahead of itsCompetitors //Seattle Times. – 2005.29. Edelman B., Ostrovsky M., Schwarz M.

Internet advertising and thegeneralized second price auction: Selling billions of dollars worth ofkeywords. – National Bureau of Economic Research, 2005. – №.w11765.30. Fain D. C., Pedersen J. O. Sponsored search: A brief history //Bulletin ofthe American Society for Information Science and Technology. – 2006.– V.

32. – №. 2. – P. 12-13.31. Feng J., Bhargava H. K., Pennock D. Comparison of allocation rules forpaid placement advertising in search engines //Proceedings of the 5thinternational conference on Electronic commerce. – ACM, 2003. – P.294-299.32.

Feng J., Bhargava H. K., Pennock D. M. Implementing sponsored searchin web search engines: Computational evaluation of alternativemechanisms //INFORMS Journal on Computing. – 2007. – V. 19. – №.1. – P. 137-148.33. Ghose A., Yang S. An empirical analysis of search engine advertising:Sponsored search in electronic markets //Management Science.

– 2009.– V. 55. – №. 10. – P. 1605-1622.34. Graepel T., Candela J. Q., Borchert T., Herbrich R. Web-scale bayesianclick-through rate prediction for sponsored search advertising inmicrosoft's bing search engine //Proceedings of the 27th InternationalConference on Machine Learning (ICML-10). – 2010. – P. 13-20.35. Granka L. A., Joachims T., Gay G.

Eye-tracking analysis of userbehavior in WWW search //Proceedings of the 27th annual internationalACM SIGIR conference on Research and development in informationretrieval. – ACM, 2004. – P. 478-479.13036. Green D. The evolution of Web searching //Online Information Review.– 2000.

– V. 24. – №. 2. – P. 124-137.37. Gupta S., Bilenko M., Richardson M. Catching the drift: learning broadmatches from clickthrough data //Proceedings of the 15th ACMSIGKDD international conference on Knowledge discovery and datamining. – ACM, 2009. – P. 1165-1174.38. Herbrich R., Graepel T., Obermayer K. Large margin rank boundariesfor ordinal regression //Advances in Neural Information ProcessingSystems. – 1999. – P. 115-132.39. Hillard D., Schroedl S., Manavoglu E., Raghavan H., Leggetter, C.Improving ad relevance in sponsored search //Proceedings of the thirdACM international conference on Web search and data mining.

– ACM,2010. – P. 361-370.40. Jansen B. J., Mullen T. Sponsored search: an overview of the concept,history, and technology //International Journal of Electronic Business. –2008. – V. 6. – №. 2. – P. 114-131.41. Jansen B. J., Sobel K., Zhang M. The brand effect of key phrases andadvertisements in sponsored search //International Journal of ElectronicCommerce. – 2011. – V. 16. – №. 1. – P. 77-106.42. Joachims T., Granka L., Pan B., Hembrooke H., Gay G.

Accuratelyinterpreting clickthrough data as implicit feedback //Proceedings of the28th annual international ACM SIGIR conference on Research anddevelopment in information retrieval. – ACM, 2005. – P. 154-161.43. Joachims T. Optimizing search engines using clickthrough data//Proceedings of the eighth ACM SIGKDD international conference onKnowledge discovery and data mining. – ACM, 2002.

– P. 133-142.44. Kohavi R., Crook T., Longbotham R., Frasca B., Henne R., Ferres J. L.,Melamed T. Online experimentation at Microsoft //Data Mining CaseStudies. – 2009. – P. 11.13145. Kuhn H. W. The Hungarian method for the assignment problem //Navalresearch logistics quarterly. – 1955. – V. 2. – №. 1. – P. 83-97.46. Lacerda A., Cristo M., Gonçalves M. A., Fan W., Ziviani N., RibeiroNeto B.Learning to advertise //Proceedings of the 29th annualinternational ACM SIGIR conference on Research and development ininformation retrieval. – ACM, 2006.

– P. 549-556.47. Lahaie S., Pennock D. M. Revenue analysis of a family of ranking rulesfor keyword auctions //Proceedings of the 8th ACM conference onElectronic commerce. – ACM, 2007. – P. 50-56.48. Lee K., Seda C. Search engine advertising: buying your way to the topto increase sales. – New Riders, 2009.49. Liu T. Y., Xu J., Qin T., Xiong W., Li H.

Letor: Benchmark dataset forresearch on learning to rank for information retrieval //Proceedings ofSIGIR 2007 workshop on learning to rank for information retrieval. –2007. – P. 3-10.50. Mehta A., Saberi A., Vazirani U., Vazirani V. Adwords and generalizedonline matching //Journal of the ACM (JACM). – 2007. – V. 54. – №. 5.– P. 22.51. Pin F., Key P. Stochastic variability in sponsored search auctions:observations and models //Proceedings of the 12th ACM conference onElectronic commerce.

– ACM, 2011. – P. 61-70.52. Radlinski F., Broder A., Ciccolo P., Gabrilovich E., Josifovski V., RiedelL. Optimizing relevance and revenue in ad search: a query substitutionapproach //Proceedings of the 31st annual international ACM SIGIRconference on Research and development in information retrieval. –ACM, 2008. – P.

403-410.53. Regelson M., Fain D. Predicting click-through rate using keywordclusters //Proceedings of the Second Workshop on Sponsored SearchAuctions. – 2006. – V. 9623.13254. Reiley D. H., Li S. M., Lewis R. A. Northern exposure: A fieldexperiment measuring externalities between search advertisements//Proceedings of the 11th ACM conference on Electronic commerce. –ACM, 2010. – P.

297-304.55. Richardson M., Dominowska E., Ragno R. Predicting clicks: estimatingthe click-through rate for new ads //Proceedings of the 16th internationalconference on World Wide Web. – ACM, 2007. – P. 521-530.56. Rusmevichientong P., Williamson D. P. An adaptive algorithm forselecting profitable keywords for search-based advertising services//Proceedings of the 7th ACM Conference on Electronic Commerce. –ACM, 2006. – P. 260-269.57. Schroedl S., Kesari A., Neumeyer L. Personalized ad placement in websearch //Proceedings of the 4th Annual International Workshop on DataMining and Audience Intelligence for Online Advertising (AdKDD),Washington USA. – 2010.58. Sheth A., Avant D., Bertram C. System and method for creating asemantic web and its applications in browsing, searching, profiling,personalization and advertising.

Характеристики

Список файлов диссертации

Оптимизация показов рекламных объявлений в поисковых интернет-системах; разработка методологии подбора порогов в рекламный показ
Свежие статьи
Популярно сейчас
А знаете ли Вы, что из года в год задания практически не меняются? Математика, преподаваемая в учебных заведениях, никак не менялась минимум 30 лет. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6392
Авторов
на СтудИзбе
307
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее