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16. Machine Learning in Online Advertising Research: A Systematic Mapping Study

  • 2023
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:

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Abstract

Das Kapitel geht den revolutionären Auswirkungen von Online-Werbung und Webanalyse auf die Analyse des Kundenverhaltens nach. Sie unterstreicht die steile Zunahme von Online-Werbung, die das Fernsehen bei den Investitionen übertrifft, und die Widerstandsfähigkeit von Online-Werbung während des Investitionsrückgangs im Jahr 2020. Die Studie führt eine erste und fortgeschrittene systematische Kartierungsstudie durch, um die akademische Produktion im Zusammenhang mit maschinellem Lernen in der Online-Werbung zu identifizieren und zu analysieren. Zu den wichtigsten Ergebnissen zählen die Zunahme der Veröffentlichungen seit 2017, die am häufigsten zitierten Quellen und die Entwicklung der jährlichen Produktion. Das Kapitel behandelt auch die am häufigsten zitierten Publikationen und zukünftige Forschungsrichtungen, was es zu einer wertvollen Ressource für das Verständnis der Schnittmenge zwischen maschinellem Lernen und Online-Werbung macht.

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Titel
Machine Learning in Online Advertising Research: A Systematic Mapping Study
Verfasst von
María Cueto González
José Parreño Fernández
David de la Fuente García
Alberto Gómez Gómez
Copyright-Jahr
2023
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-29382-5_16
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