論文の概要: Context-aware Advertisement Modeling and Applications in Rapid Transit Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09956v1
- Date: Mon, 16 Sep 2024 02:59:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-17 16:40:52.896736
- Title: Context-aware Advertisement Modeling and Applications in Rapid Transit Systems
- Title（参考訳）: ラピッドトランジットシステムにおけるコンテキストアウェアなモデリングと応用
- Authors: Afzal Ahmed, Muhammad Raees,
- Abstract要約: 本稿では,行動分析と追跡分析を用いた広告モデルを提案する。
本稿では,エージェント・ベース・モデリング(ABM)技術を用いたモデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.342834401139078
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In today's businesses, marketing has been a central trend for growth. Marketing quality is equally important as product quality and relevant metrics. Quality of Marketing depends on targeting the right person. Technology adaptations have been slow in many fields but have captured some aspects of human life to make an impact. For instance, in marketing, recent developments have provided a significant shift toward data-driven approaches. In this paper, we present an advertisement model using behavioral and tracking analysis. We extract users' behavioral data upholding their privacy principle and perform data manipulations and pattern mining for effective analysis. We present a model using the agent-based modeling (ABM) technique, with the target audience of rapid transit system users to target the right person for advertisement applications. We also outline the Overview, Design, and Details concept of ABM.
- Abstract（参考訳）: 今日のビジネスでは、マーケティングが成長の中心となっている。
マーケティングの品質は、製品の品質と関連するメトリクスと同じくらい重要です。
マーケティングの質は、適切な人をターゲットにすることに依存します。
テクノロジーの適応は多くの分野において遅いが、人間生活のいくつかの側面を捉えて影響を与えた。
例えば、マーケティングにおいて、最近の開発はデータ駆動アプローチに大きくシフトした。
本稿では,行動分析と追跡分析を用いた広告モデルを提案する。
ユーザのプライバシー原則を尊重する行動データを抽出し、効果的な分析のためにデータ操作とパターンマイニングを行う。
本稿では,エージェント・ベース・モデリング(ABM)技術を用いたモデルを提案する。
また、ABMの概要、設計、詳細についても概説する。
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