Algorithms for learning from online human behavior and human interaction with learning algorithms
İnsanların çevrimiçi davranışından ve öğrenme algoritmalarıyla etkileşiminden öğrenen algoritmalar
- Tez No: 787364
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ARZUCAN ÖZGÜR TÜRKMEN, PROF. DR. ALİ TAYLAN CEMGİL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Kullanıcı tatmini, Çevrimiçi sistemler, Öğrenme algoritmaları, User satisfaction, Online systems, Learning algorithms
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Modern dijital sistemlerde, kişiselleştirilmiş içerik sunan algoritmalar kullanıcı deneyimini şekillendirmekte; kullanıcı memnuniyetini ve kullanıcının sistemle uzun süreli ilişkisini etkilemektedir. Sistemin kullanıcıya gösterdikleri, erişilebilirlik için görünürlük çok önemli olduğundan, sisteme içerik sağlayan diğer partileri de etkilemektedir. Bu algoritmalar, kişiselleştirilmiş içerik sunmayı kullanıcı tercihleri için bir gösterge olarak geçmiş davranışlarından, örneğin, seçimlerinden, tıklamalarından, oylarından öğrenirler. Bu çalışmanın ilk kısmında kullanıcıların gösterilen içeriğe verdiği geribildirimden öğrenen yaygın modeller, katkılarımızı da içerecek şekilde incelenmektedir. Bu veri sürekli büyüdüğünden, öğrenme algoritmalarının hesaplama yönüne, ölçeklenebilir gerçekleşmeleri için yazılım kütüphanelerine ve bu alandaki katkımıza odaklanılmaktadır. Çalışmanın ikinci kısmı kullanıcıların algoritmik kişiselleştirme sistemleri ile etkileşimine odaklanmaktadır. Yararlı olsa da, davranış verisi, algoritmalara sorun teşkil edecek şekilde birçok bilişsel önyargı ve örnekleme yanılgısı içermektedir. Kullanıcılar sistemle ilişkide olduğu sürece sorun kötüleşir (algoritma gelecek gösterimlerini yanlı veriden yapar). Dahası algoritma, kullanıcı tercihleri ile ilgili yanlış inancını pekiştirir. Çalışmamız, kullanıcı önyargılarının bazılarını özetlemekte ve biriyle ilgilenmektedir: kullanıcının kendisine sunulan seçeneklerden birini seçme eğilimi. Bu eğilimi gözeten, kullanıcı tercihlerinin çıkarsanmasında onların tüm içeriğin sınırlı bir alt kümesine maruz kaldıklarını hesaba katan, Bayesçi bir seçim modeli geliştirilmiştir. Bu model, kullanıcı tercihlerini sistemle etkileşimlerinden öğrenen etkin bir çevrimiçi algoritmaya olanak vermektedir.
Özet (Çeviri)
In modern digital systems, algorithms that deliver personalized content shape the user experience and affect user satisfaction, hence long-term engagement with the system. What the system presents also influences the parties providing content to the system since visibility to the user is vital for reachability. Such algorithms learn to deliver personalized content using data on previous user behavior, \eg, their choices, clicks, ratings, etc., interpreted as a proxy for user preferences. In the first part of this work, we review prevalent models for learning from user feedback on content, including our contributions to the literature. As such data is ever-growing, we discuss computational aspects of learning algorithms and focus on software libraries for scalable implementations, including our contributions. The second part is on learning from user interactions with algorithmic personalization systems. Albeit helpful, human behavior is subject to cognitive biases, and data sets comprising their item choices are subject to sampling biases, posing problems to learning algorithms that rely on such data. As users interact with the system, the problem worsens---the algorithms use biased data to compose future content. Further, the algorithms self-reinforce their inaccurate beliefs on user preferences. We review some of the biases and investigate a particular one: the user's tendency to choose from the alternatives presented by the system, putting the least effort into exploring further. To account for it, we develop a Bayesian choice model that explicitly incorporates in the inference of user preferences their limited exposure to a systematically selected subset of items by an algorithm. The model leads to an efficient online learning algorithm of user preferences through interactions.
Benzer Tezler
- Generative adversarial networks based level generation for angry birds
Çekişmeli üretici ağlar ile angry birds bölümlerinin üretilmesi
BURKAN YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiOyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. SANEM SARIEL UZER
- RFMLP based customer segmentation and customer churn analysis in heavy equipment industry using customer transactions data
İş makinesi sektöründe müşteri işlem verilerini kullanarak RFMLP tabanlı müşteri segmentasyonu ve müşteri kayıp analizi
MUSTAFA ÇAMLICA
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FETHİ ÇALIŞIR
- Applications of deep reinforcement learning for advanced driving assistance systems
İleri sürüş destek sistemleri için derin pekiştirmeli öğrenme uygulamaları
MUHARREM UĞUR YAVAŞ
Doktora
İngilizce
2023
Otomotiv Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Anomaly detection scenarios in cyber-physical systems
Siber-fiziksel sistemlerde anomali tespit senaryoları
AYŞE SAYIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. MEHMET TAHİR SANDIKKAYA
- Exploiting clustering patterns in training sets to improve classification performance of fully connected layers
Tam bağlantılı katmanların sınıflandırma performansını iyileştirmek için eğitim setlerindeki kümeleme örüntülerinden faydalanma
TOLGA AHMET KALAYCI
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUT ASAN