Naslov diplomskega dela: Primerjava točkovnega napovedovanja in napovedovanja parametrizirane krivulje za verjetnost zmage na dražbah v realnem času

Povzetek:

Velik del oglaševanja se danes odvija na spletu. Gre za avtomatiziran in optimiziran proces, ki običajno poteka na dražbah v realnem času. Natančno napovedovanje verjetnosti za zmago na dražbah je ključno za optimizacijo ponudb, s katerimi sodelujemo na dražbi. Tradicionalni točkovni modeli za napovedovanje verjetnosti sicer dosegajo visoko natančnost, vendar so napovedi neodvisne med seboj, kar pomeni, da se lahko zgodi, da ne naraščajo motono glede na višino ponudbe. V tem delu smo zato raziskali prehod iz točkovnega napovedovanja, na parametrično napovedovanje krivulj z uporabo sigmoidne funkcije. Razvili in evalvirali smo pet zaporednih različic modelov z namenom sistematičnega odpravljanja razlik v natančnosti napovedi.

Rezultati kažejo, da parametrični pristop v relativnem informacijskem prispevku zaostaja za izhodiščnim modelom. Vendar pa nam je z optimizacijo značilk in spremembami implementacije funkcije začetni 5-odstotni zaostanek uspelo zmanjšati na zgolj 2 %. Glavno spoznanje naloge je, da izboljšanje standardnih točkovnih metrik v teoriji ne odraža nujno dejanske kakovosti napovedane krivulje v praksi. Rezultati torej ponujajo priložnost za neposredno evalvacijo modela v produkcijskem okolju z optimizacijskimi postopki (kot je optimizacija prve cene), ki bodo pokazali njegov dejanski poslovni učinek.

Mentor: izr. prof. dr. Jure Demšar

Somentor: dr. Jasna Urbančič

Komisija za zagovor:

    - prof. dr. Ljupčo Todorovski, predsednik

    - izr. prof. dr. Iztok Lebar Bajec, član

    - izr. prof. dr. Jure Demšar, mentor

    - dr. Jasna Urbančič, somentor