A model-agnostic and rank-aware framework for user-level popularity calibration in recommender systems
Öneri sistemlerinde kullanıcı düzeyinde popülerlik kalibrasyonu için modelden bağımsız ve sıra-duyarlı bir çerçeve
- Tez No: 1017878
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEVCAN YILMAZ GÜNDÜZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Makine öğrenmesi, Yapay zeka, Machine learning, Artificial intelligence
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Yazılımı Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Öneri sistemleri, kullanıcıların geniş bilgi alanlarında gezinmesine yardımcı olmaktadır; ancak bu sistemler, az sayıdaki popüler öğenin orantısız biçimde fazla görünürlük elde ettiği ve daha az popüler öğelerin arka planda kaldığı popülerlik yanlılığından etkilenmektedir. Bu durum, uzun kuyruktaki öğelerin görünürlüğünü azaltmakta, keşif fırsatlarını sınırlamakta ve öneri çıktısı ile kullanıcı davranışı arasındaki uyumu zayıflatabilmektedir. Bu probleme çözüm getirmek amacıyla, bu tezde modelden bağımsız ve kullanıcı odaklı bir popülerlik-duyarlı öneri çerçevesi önerilmektedir. Önerilen çerçeve dört bileşenden oluşmaktadır: öğe uzayının Pareto temelli olarak baş ve kuyruk alt kümelerine ayrılması, bu alt uzayların ayrı ayrı modellenmesi, kullanıcıya özgü popülerlik eğiliminin geçmiş etkileşimlerden tahmin edilmesi ve nihai en iyi-N öneri listesinin oluşturulması için sıra-duyarlı bir birleştirme stratejisi. Bu yolla, tüm kullanıcılara aynı düzeltmeyi uygulamak yerine, öneri görünürlüğü her kullanıcının gözlenen baş–kuyruk eğilimine göre kalibre edilmektedir. Çerçeve, MovieLens-1M, Douban Book ve Yelp veri kümeleri üzerinde, birden fazla omurga önerici ve geniş bir karşılaştırma yöntemi kümesi kullanılarak değerlendirilmektedir. Sonuçlar, önerilen çerçevenin kullanıcı düzeyinde popülerlik kalibrasyonunu ve doğruluk ötesi özellikleri iyileştirirken rekabetçi sıralama doğruluğunu koruduğunu göstermektedir. Genel olarak bu tez, popülerlik yanlılığının, kullanıcıyla uyumlu ve sıra-duyarlı bir kalibrasyon problemi olarak formüle edildiğinde daha etkili biçimde ele alınabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Recommender systems help users navigate large information spaces; however, they are affected by popularity bias, where a small number of popular items receive disproportionate exposure while less popular items remain in the background. This reduces the visibility of long-tail items, limits discovery opportunities, and may weaken the alignment between recommendation output and user behavior. To address this problem, this dissertation proposes a model-agnostic and user-centric framework for popularity-aware recommendation. The proposed framework consists of four components: a Pareto-based partitioning of the item space into head and tail subsets, separate modeling of these subspaces, estimation of user-specific popularity inclination from historical interactions, and a rank-aware merging strategy for constructing the final top-N recommendation list. In this way, recommendation exposure is calibrated according to each user's observed head–tail tendency, rather than applying the same correction to all users. The framework is evaluated on the MovieLens-1M, Douban Book, and Yelp datasets using multiple backbone recommenders and a broad set of comparison methods. The results show that the proposed framework improves user-level popularity calibration and beyond-accuracy properties while preserving competitive ranking accuracy. Overall, this dissertation demonstrates that popularity bias can be addressed more effectively when it is formulated as a user-aligned and rank-aware calibration problem.
Benzer Tezler
- 1985-1986 yıllarında Polatlı Devlet Hastanesine kaza nedeniyle başvuranların incelenmesi
Başlık çevirisi yok
FERHAN ŞENOL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
İlk ve Acil YardımGazi ÜniversitesiKazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. HİKMET PEKCAN
- Devrelerin büyük işaret cevaplarının bilgisayar yardımıyla bulunması
Başlık çevirisi yok
NÜKHET GÜNEYİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERGÜR TÜTÜNCÜOĞLU
- Ulaş Sağlık Ocağı merkezinde nüfusun bazı niteliklerine ve konutların durumuna ilişkin bir çalışma
An Investigation carried out at the Ulaş Public Health Centre concerning some characteristics of the population and housing conditions in the district of Ulaş
EROL ŞANLI
Doktora
Türkçe
1985
Halk SağlığıCumhuriyet ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERVET ÖZGÜR
- Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi
Başlık çevirisi yok
NACİYE TÜRKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE
- Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği
The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning
NEVİN TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ