Infraestrutura para entrega de anúncios de publicidade pervasiva personalizados baseada em estatística de consumo.
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 informaçõe...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2012 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Católica de Brasília (UCB) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UCB |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:localhost:riufcg/1860 |
| Acceso en línea: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/1860 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Engenharia de Software Publicidade Pervasiva Anúncios On-Line Estatística de Consumo - Publicidade Computação Pervasiva Anúncio Publicitário Informações de Contexto - Publicidade On-Line Publicidade Pervasiva Personalizada Pervasive Advertising Online Ads Custom Pervasive Advertising Consumer Statistics - Advertising Ciência da Computação. |
| Sumario: | 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. |
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