Geografska segmentacija uporabnikov za uporabo v oglaševanjuDolenc, Blaž (Avtor) Zupan, Blaž (Mentor) Iskanje skupin v podatkihgručenjestrojno učenjeV današnjem spletnem oglaševanju ni več edini cilj prikazati oglasa čim večjemu številu potencialnih kupcev, temveč si oglaševalci vse bolj prizadevajo oglas prikazati tistemu, ki ga bo najverjetneje zanimal. Na primer, če poznamo uporabnikovo okvirno lokacijo, lahko na podlagi prejšnjih obiskovalcev napovemo klik oglasa. Potrebo po geografski segmentaciji uporabnikov so zaznali tudi pri podjetju Zemanta, kjer so študentom zastavili izziv, pri katerem je bilo potrebno obiskovalce spletnih strani razdeliti glede na poštno številko iz katere prihajajo, ter to uporabiti kot podlago za napoved klika. Cilj naloge je bilo poiskati čim bolj smiselne skupine uporabnikov, ter jih ustrezno predstaviti, v drugem delu pa zgraditi napovedni model za napovedovanje klika na oglas, ki bo dosegal točnost napovedi AUC okoli 0,75. V nalogi poročamo o naši rešitvi tega problema, ki uporablja vrsto tehnik s področja strojnega učenja. Končna razdelitev uporabnikov, ki jo predlagamo, je obsegala 20 skupin, ki so se med seboj močno razlikovale glede na gostoto poselitve, urbanizacije in ostalih demografskih dejavnikov. Prikaz skupin na zemljevidu je pokazal, da je razdelitev smiselna. Končni AUC na testnih podatkih je znašal 0,79.[B. Dolenc]20152015-09-16 18:50:01Diplomsko delo/naloga72418sl