Investigación y Publicaciones
Mi investigación se centra en sistemas de recomendación, ciencia de datos de marketing y optimización de la adquisición de usuarios, con especial énfasis en aplicaciones prácticas en la industria de los juegos móviles.
Enfoque de Investigación Actual
- —Ciencia de datos de marketing y optimización de la adquisición de usuarios para juegos móviles
- —Métodos de atribución de ingresos para los marcos de privacidad de iOS, específicamente los SKAN Conversion Values
- —Optimización del presupuesto de marketing y creatividades mediante técnicas de aprendizaje automático
Investigación Anterior
- —Sistemas de recomendación conscientes del contexto para la toma de decisiones en grupo
- —Investigación doctoral sobre algoritmos de recomendación para grupos y grafos de conocimiento
Lista de Publicaciones
Hallucination Level of Artificial Intelligence Whisperer: Case Speech Recognizing Pantterinousut Rap Song
Ismo Horppu, Frederick Ayala, Erlin Gulbenkoglu
arXiv preprint arXiv:2506.16174 (2025)
Show me the Money: Measuring Marketing Performance in F2P Games using Apple's App Tracking Transparency Framework
Frederick Ayala-Gómez, Ismo Horppu, Erlin Gülbenkoğlu, Vesa Siivola, Balázs Pejó
Proceedings of the ACM AdKDD Workshop 2022
Revenue attribution on iOS 14 using conversion values in f2p games
F. Ayala-Gomez, I. Horppu, E. Gulbenkoglu, V. Siivola, B. Pejó
arXiv preprint arXiv:2102.08458 (2021)
Automatic classification of games using support vector machine
Ismo Horppu, Antti Nikander, Elif Buyukcan, Jere Mäkiniemi, Amin Sorkhei, Frederick Ayala-Gómez
arXiv preprint arXiv:2105.05674 (2021)
Session recommendation via recurrent neural networks over fisher embedding vectors
D. Kelen, B. Daróczy, F. Ayala-Gómez, A. Ország, A. Benczúr
Sensors 19 (16), 3498 (2019)
Global citation recommendation using knowledge graphs
F. Ayala-Gomez, B. Daróczy, A. Benczúr, M. Mathioudakis, A. Gionis
Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 34 (5), 3089-3100 (2018)
Top-k context-aware tour recommendations for groups
F. Ayala-Gómez, B. Keniş, P. Karagöz, A. Benczúr
Proceedings of the Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2018
Infrequent item-to-item recommendation via invariant random fields
B. Daróczy, F. Ayala-Gómez, A. Benczúr
Proceedings of the Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2018
Where could we go? Recommendations for groups in location-based social networks
F. Ayala-Gómez, B.Z. Daróczy, M. Mathioudakis, A. Benczúr, A. Gionis
Proceedings of the 2017 ACM Web Science Conference, ACM WebSci 2017
RecSys Challenge 2014: an ensemble of binary classifiers and matrix factorization
Róbert Pálovics, Frederick Ayala-Gómez, Balázs Csikota, Bálint Daróczy, Levente Kocsis, Dominic Spadacene, András A Benczúr
Proceedings of the 2014 Recommender Systems Challenge, 13-18 (2014)