| LEADER |
04815nam a22003377a 4500 |
| 001 |
1517799 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 100 |
|
|
|9 557205
|a أحمد، عاطف ديب حسين
|e مؤلف
|
| 245 |
|
|
|a Ad Campaigns Generation Using Deep Learning Approach
|
| 246 |
|
|
|a توليد الحملات الاعلانية باستخدام نهج التعلم العميق
|
| 260 |
|
|
|a غزة
|c 2019
|
| 300 |
|
|
|a 1 - 90
|
| 336 |
|
|
|a رسائل جامعية
|
| 502 |
|
|
|b رسالة ماجستير
|c الجامعة الإسلامية (غزة)
|f كلية تكنولوجيا المعلومات
|g فلسطين
|o 0127
|
| 520 |
|
|
|a الحملة الإعلانية عبارة عن مجموعة من الرسائل الإعلانية التي تشارك نفس الفكرة والتي تحدد الرسالة الترويجية للعلامات التجارية والمنتجات والخدمات. الحملات عادة تستخدم عدة وسائط لترويج المنتجات والخدمات مثل النصوص أو الصور والفيديو. الحملات النصية تستخدم في محركات البحث مثل جوجل وبينج (Bing) , بينما حملات الصور والفيديو تستخدم في منصات الشبكات الاجتماعية واليوتيوب. يعد إنشاء إعلان نصي يدويا تحديا كبيرا ويحتاج إلى خبير لإنشاء هذا الإعلان الذي يجب أن يستهدف العملاء. وهذا يتطلب الكثير من الوقت والمال والجهد لأنه يتعين على الخبير إنشاء واختبار حملات نصية عديدة تتطابق مع اهتمام واحتياجات العميل. بالإضافة إلى ذلك، فإن بعض الشركات لديها فهم محدود لعملائها بسبب أن بيانات العملاء مبعثرة في أماكن متعددة مثل رسائل البريد الإلكتروني وأوامر الشراء، لذلك، تحتاج الشركات إلى فهم شامل لاتخاذ الإجراءات والقرارات في الوقت المناسب. في هذا البحث، قمنا بتطوير نظام قادر على توليد حملات إعلانية نصية لمحركات البحث مثل Google وBing استنادا إلى الكلمات الرئيسية التي يبحث عنها العميل. التقنية الخاصة بنا تتكون من أربع مراحل رئيسية. المرحلة الأولى هي جمع بيانات عالية الجودة، أما المرحلة الثانية تتضمن معالجة البيانات، والمرحلة الثالثة هي تطوير نظام إنشاء حملات الإعلانات باستخدام الشبكة العصبية المتكررة (RNN) والتعلم العميق. هذا العمل يختبر معماريات مختلفة مثل LSTM وGRU. المرحلة الأخيرة في هذا البحث هي التقييم. قمنا بإجراء العديد من التجارب لتحديد أفضل نموذج وذلك بالتحقق لأقل قيمة للخطأ أثناء عميلة التعلم والـ Perplexity (PPL) للنص الذي تم إنشاؤه. يتم تقييم النتائج باستخدام مقياسين وهما قابلية القراءة للنص المولد مدى علاقته بالكلمات المفتاحية. تم تقييم مقياس قابلية القراءة بواسطة مختصين بشريين ومكتبة برمجية، في حين تم تقييم علاقة النص المولد بالكلمات المفتاحية فقط بواسطة تقييم بشري. يظهر نتائج التقييم أن النصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الشبكة العصبية العميقة (DNN) على الأغلب سهلة القراءة ولها علاقة بالكلمات المفتاحية.
|
| 653 |
|
|
|a الحملات الاعلانية
|a الوسائل الاعلانية
|a العلامات التجارية
|a التعلم العميق
|
| 700 |
|
|
|a سعد، معتز خالد
|g Saad, Motaz
|e مشرف
|9 557208
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-010-0127-T.pdf
|y صفحة العنوان
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-010-0127-A.pdf
|y المستخلص
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-010-0127-C.pdf
|y قائمة المحتويات
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-010-0127-F.pdf
|y 24 صفحة الأولى
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-010-0127-1.pdf
|y 1 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-010-0127-2.pdf
|y 2 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-010-0127-3.pdf
|y 3 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-010-0127-4.pdf
|y 4 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-010-0127-5.pdf
|y 5 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-010-0127-O.pdf
|y الخاتمة
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-010-0127-R.pdf
|y المصادر والمراجع
|
| 930 |
|
|
|d y
|
| 995 |
|
|
|a Dissertations
|
| 999 |
|
|
|c 1028421
|d 1028421
|
