Marknadsföring är en av de viktigaste ingredienserna i marknadsföring. Det är ofta önskvärt att hitta meriter i ett objekt (t.ex. produkt, person, organisation eller tjänst) och främja det i en lämplig gemenskap. I detta dokument föreslår vi en ny funktionalitet, kallad marknadsföringsanalys genom rankning, för att främja ett givet objekt genom att utnyttja högt rankade resultat. Eftersom objektet kanske inte är högt rankat i det globala rummet, är vårt mål att upptäcka promotiva subrymder där objektet blir framträdande. För att uppnå detta mål formuleras begreppet drivkraft. Vi visar att denna funktionalitet är praktisk och användbar i en mängd olika tillämpningar såsom affärsintelligens. Emellertid, dator promotive subspaces är utmanande på grund av explosionen av sökutrymme och höga aggregeringskostnader. För effektiv beräkning föreslår vi ett PromoRank-ramverk och utvecklar tre effektiva optimeringstekniker, nämligen subrymdsbeskärning, objektbeskärning och marknadsföringskub, som är sömlöst integrerade i ramen. Vår empiriska utvärdering av två verkliga datauppsättningar bekräftar effektiviteten av marknadsföringsanalys och att våra föreslagna algoritmer avsevärt överträffar baslinjelösningar.
I REF studeras marknadsföringsanalys för affärsintelligens, som upptäcker och rankar för ett givet objekt de subrymder där den är högt rankad (även kallad intressanta subrymder).
Promotion Analysis in Multi-Dimensional Space
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}