SMART marketing na TV digital interativa através de um sistema de recomendação de anúncios
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Título alternativo
Smart Marketing on Interactive Digital TV through an advertising recommendation systemAutor
Orientador
Bianchini, DavidData de publicação
03/12/2012Tipo de conteúdo
DissertaçãoDireitos de acesso
Acesso AbertoMetadados
Mostrar registro completoResumo
Com a implantação do Sistema Brasileiro de TV Digital (SBTVD), inicia-se uma gama de novas oportunidades e possibilidades tanto para o telespectador quanto as emissoras de TV. Para os Telespectadores, eles terão uma imensa quantidade de canais, programas e propagandas interativas. Para as emissoras de TV, aumenta a possibilidade de propagandas em novos meios de comunicação. Neste contexto, surge a oportunidade de um sistema de recomendação para os aplicativos e portais de interatividade. Esta dissertação apresenta uma proposta de personalização de propaganda em aplicativos e portais do ambiente de TV Digital com o objetivo de trazer uma melhor experiência ao telespectador, uma nova forma de obtenção de recursos por parte das teledifusoras e também uma maior aceitação de produtos especializados, para uso. Este trabalho desenvolve um aplicativo para a TV Digital interativa denominado Smart Marketing capaz de capturar os dados de navegação do telespectador tanto por meio implícito quanto explicito, realizando a apresentação de publicidades personalizadas a partir do processo de descoberta do conhecimento. Elaborado a partir do middleware AstroTV, compatível com a especificação brasileira, sua aplicação foi avaliada por meio do experimento que se utilizou, de usuários com perfis variados, aplicando na base de dados gerada o processo de descoberta de conhecimento, o qual utilizou-se das tarefas de classificação e agrupamento. Os resultados obtidos indicaram a qualidade da recomendação gerada pelo Smart Marketing.
Palavras-chave
TV DigitalSBTVD
Interatividade
Sistemas de Recomendação
Personalização
Smart Marketing
Mineração de Dados
KDD
Digital TV
Interactivity
Recommendation Systems
Personalization