Semantically-enhanced advertisement recommender systems in social networks
NAGIOS: RODERIC FUNCIONANDO

Semantically-enhanced advertisement recommender systems in social networks

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Semantically-enhanced advertisement recommender systems in social networks

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dc.contributor.author Pazahr, Ali
dc.contributor.author Samper Zapater, José Javier
dc.contributor.author García Sánchez, Francisco
dc.contributor.author Botella Mascarell, Carmen
dc.contributor.author Martínez Durá, Rafael Javier
dc.date.accessioned 2021-08-23T08:32:37Z
dc.date.available 2021-08-24T04:45:06Z
dc.date.issued 2016 es_ES
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/10550/80124
dc.description.abstract El suministro de recomendaciones en los sistemas sociales lleva ya algún tiempo en el punto de mira tanto de los académicos como de la industria. Los gigantes de las redes sociales como Facebook, LinkedIn, Myspace, etc., están ansiosos por encontrar la bala de plata de la recomendación. Estas aplicaciones permiten a los clientes dar forma a unas determinadas redes sociales a través de sus comunicaciones sociales cooperativas cotidianas. Mientras tanto, la experiencia online actual depende progresivamente de la asociación social. Una de las principales preocupaciones en la red social es establecer un plan de negocio exitoso para obtener más beneficios de la red social. Hacer un negocio en cada plataforma necesita un buen plan de negocio con algunas soluciones importantes, como anunciar los productos o servicios de otras empresas, lo que sería una especie de marketing para esos negocios externos. En este estudio se presentará una filosofía de un sistema que habla de una estructura integral de sistema de recomendación de publicidad para las redes sociales. El marco utiliza una lógica semántica para proporcionar los productos recomendados y esta capacidad puede diferenciar la parte de recomendación del marco de los métodos clásicos de recomendación. En resumen, el marco propuesto en este estudio se ha diseñado de forma que pueda generar recomendaciones publicitarias de forma simplificada y eficaz para los usuarios de las redes sociales. es_ES
dc.description.sponsorship RACHEL TEC2013-47141-C4-4-R es_ES
dc.language.iso en_US es_ES
dc.source Ali Pazahr, J. Javier Samper Zapater, Francisco García Sánchez, Carmen Botella, and Rafael Martinez. 2016. Semantically-enhanced advertisement recommender systems in social networks. In Proceedings of the 18th International Conference on Information Integration and Web-based Applications and Services (iiWAS '16). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 179–189. es_ES
dc.subject social network es_ES
dc.subject recommender systems es_ES
dc.subject semantic technologies es_ES
dc.title Semantically-enhanced advertisement recommender systems in social networks es_ES
dc.type info:eu-repo/semantics/article es_ES
dc.subject.unesco UNESCO::CIENCIAS TECNOLÓGICAS es_ES
dc.identifier.doi https://doi.org/10.1145/3011141.3011489 es_ES
dc.description.abstractenglish Providing recommendations on social systems has been in the spotlight of both academics and industry for some time already. Social network giants like Facebook, LinkedIn, Myspace, etc., are eager to find the silver bullet of recommendation. These applications permit clients to shape a few certain social networks through their day-by-day social cooperative communications. In the meantime, today's online experience depends progressively on social association. One of the main concerns in social network is establishing a successful business plan to make more profit from the social network. Doing a business on every platform needs a good business plan with some important solutions such as advertise the products or services of other companies which would be a kind of marketing for those external businesses. In this study a philosophy of a system speaking to of a comprehensive structure of advertisement recommender system for social networks will be presented. The framework uses a semantic logic to provide the recommended products and this capability can differentiate the recommender part of the framework from classical recommender methods. Briefly, the framework proposed in this study has been designed in a form that can generate advertisement recommendations in a simplified and effective way for social network users. es_ES
dc.accrualMethod - es_ES
dc.embargo.terms 0 days es_ES

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