<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=126644"><dc:title>Optimizacija nakupovanja spletnega oglasnega prostora</dc:title><dc:creator>Bevc,	Jakob	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Demšar,	Jure	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>spletno oglaševanje</dc:subject><dc:subject>dražbe v realnem času</dc:subject><dc:subject>napoved porazdelitve ponudb</dc:subject><dc:description>V procesu nakupovanja spletnega oglasnega prostora dandanes prevladuje tako imenovano programatično oglaševanje. Gre za trženje oglasnega prostora preko avtomatiziranih dražb v realnem času. Za uspešno sodelovanje na dražbah je potrebno usklajeno delovanje različnih procesov, v katerih ključno vlogo igrajo sodobne metode strojnega učenja. Eden izmed ključnih procesov je modeliranje tržne cene prikaza, saj lahko le-ta pomaga pri določitvi ponudbe za določen oglasni prostor. Na ta aspekt programatičnega oglaševanja se osredotoča naša magistrska naloga. 

Algoritme za modeliranje tržne cene prikaza lahko razdelimo v dve skupini. V prvo spadajo algoritmi, ki napovedo celotno gostoto verjetnosti zmage v odvisnosti od višine ponudbe. V drugo skupino spadajo algoritmi, ki napovedo verjetnost zmage samo pri dani vrednosti ponudbe. V nalogi smo implementirali in primerno ovrednotili več algoritmov iz obeh skupin. Za potrebe temeljitega ovrednotenja smo razvili novo metodo, ki algoritme primerja na podlagi zgrajenih referenčnih gostot verjetnosti in Kullback-Lieblerjeve divergence.

Rezultati kažejo, da algoritmi, ki napovedujejo celotno gostoto verjetnosti zmage v odvisnosti od višine ponudb, dosegajo občutno boljše rezultate. Poleg tega ti algoritmi za podajanje napovedi potrebujejo manj časa.</dc:description><dc:date>2021</dc:date><dc:date>2021-04-29 16:00:00</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>126644</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>
