Frederick Ayala

研究と出版物

私の研究は、レコメンダーシステム、マーケティングデータサイエンス、ユーザー獲得の最適化を中心としており、特にモバイルゲーム業界での実践的な応用に重点を置いています。

現在の研究テーマ

  • —モバイルゲーム向けのマーケティングデータサイエンスとユーザー獲得最適化
  • —iOSプライバシーフレームワーク向けの収益帰属手法（特にSKAN Conversion Values）
  • —機械学習技術を用いたマーケティング予算とクリエイティブの最適化

過去の研究

  • —グループ意思決定のための文脈対応型レコメンダーシステム
  • —グループ推薦アルゴリズムとナレッジグラフに関する博士課程の研究
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出版物一覧

2025

Hallucination Level of Artificial Intelligence Whisperer: Case Speech Recognizing Pantterinousut Rap Song

Ismo Horppu, Frederick Ayala, Erlin Gulbenkoglu

arXiv preprint arXiv:2506.16174 (2025)

AIASRHallucinationFaster WhispererSpeech-to-TextFinnish rapPantterinousut
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2022

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

MarketingF2PApp Tracking TransparencyiOSRevenue Attribution
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2021

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)

MarketingF2PApp Tracking TransparencyiOSRevenue Attribution
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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)

GamesClassificationSupport Vector MachineMachine Learning
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2019

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)

Recommender SystemsSession RecommendationRecurrent Neural NetworksFisher Embedding
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2018

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)

Recommender SystemsGlobal Citation RecommendationKnowledge GraphsLearning to Rank
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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

Recommender SystemsTop-k Context-Aware Tour RecommendationsGroups
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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

Recommender SystemsInfrequent Item-to-Item RecommendationInvariant Random Fields
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2017

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

Recommender SystemsRecommendations for GroupsLocation-Based Social Networks
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2014

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)

Recommender SystemsRecSys ChallengeBinary ClassifiersMatrix Factorization
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