Towards transparent recommenders: An explanation-based negotiation approach
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 835130
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ REYHAN AYDOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Farklı sektörlerde giderek artan öneri sistemlerinin kullanımıyla ve yükselen etik kaygılarla birlikte, bu sistemlerle etkileşimde bulunurken artan bir şeffaflık ve açıklayıcılık ihtiyacı bulunmaktadır. Bu nedenle, yapay zekanın açıklanabilirliği, öneri sistemlerine entegre edilerek, etkileşimi teşvik etme ve kullanıcı güvenini artırma amacıyla umut verici bir yaklaşım olarak öne çıkmıştır. Bu tez, açıklanabilirlik tekniklerini kullanarak öneri sistemlerinde sosyal etkileşimleri teşvik etmeye odaklanmaktadır. Tasarlanan öneri sistemi, şeffaf veri tabanı mekanizmaları ve insan-merkezli müzakere yaklaşımlarının bir kombinasyonunu kullanmaktadır. Bu sistem, bireysel tercihler ve benzeri kişiselleştirilmiş faktörlere dayalı olarak kişiye özel öneriler sunmakta ve açıklamalar ile gerçek zamanlı geri bildirim mekanizmaları aracılığıyla kullanıcılarla müzakere etmektedir. Sistem, kullanıcıların çevrimiçi yanıtlarına tepki vererek sonraki önerileri ve açıklamaları, kullanıcıları ikna edecek şekilde uyarlamaktadır. Bu tez, yiyecek alerjileri, yeme alışkanlıkları, yaşam tarzları ve yemek içeriği tercihleri gibi kişisel faktörlere dayalı olarak kişiselleştirilmiş gıda önerileri sunan Sanal Beslenme Koç'larını ele almaktadır. Temel olarak, Sanal Beslenme Koç'unun şeffaflığını ve güvenilirliğini artırmak amacıyla sistemin etkileşimini birden fazla adımda geliştirmeye yönelik açıklama uyarlama tekniklerine odaklanmaktadır. Sonuç olarak, sistem kabul edilebilirliğini ve etkililiğini değerlendirmek için farklı geçmişe sahip katılımcılarla aşamalı olarak çok sayıda deney gerçekleştirmiştir. Deneylerden elde edilen sonuçlar genel olarak katılımcıların geri bildirim sağlama ve verilen önerilere ilişkin açıklamalar alma fırsatını takdir ettiğini göstermektedir. Katılımcılar, kendi özel ihtiyaçları ve beklentilerine uygun bilgi almayı tercih etmektedirler. Ayrıca, katılımcılar çeşitli açıklamalarla ilgili düşüncelerini dile getirmişlerdir. Bulgular, karşılaştırmalı nitelikteki açıklamaların bilgilendirici nitelikteki açıklamalara göre tercih edilmediğini göstermektedir. Kullanıcıların, önerileri neden seçildiğini direk olarak belirten, doğrudan ve basit açıklamaları tercih ettikleri görülmektedir.
Özet (Çeviri)
As more and more recommendation systems are used in different areas and they are exposed to more ethical concerns, there is a growing demand for transparent and persuasive interactions with these systems. Toward this end, incorporating explainability in recommendation systems has emerged as a promising approach to enhance sociability and user trust. This thesis focuses on recommendation systems that utilize explainability techniques to foster sociability by providing precise and understandable explanations for their recommendations. The proposed recommendation system utilizes a combination of data-driven transparent mechanisms and human-agent negotiation approaches. The system generates personalized recommendations based on individual preferences and other similar user-tailored factors and engages in a negotiation with the users via discussions through explanations and real-time feedback mechanisms. The system reacts to user responses online, tailoring subsequent recommendations and explanations to convince the user. This thesis encompasses Nutrition Virtual Coach (NVC) agents that generate personalized food recommendations based on individual factors like allergies, eating habits, lifestyles, and ingredient preferences. It mainly focuses on explanation generation techniques to enhance the transparency and trustworthiness of the system by improving the NVC agent's sociability in multiple steps. Ultimately, we incrementally conducted multiple experiments with participants from various backgrounds to evaluate the acceptability and effectiveness of the system. The findings from the experiments generally indicate that most participants appreciate the opportunity to provide feedback and receive explanations for the given recommendations. The participants prefer receiving information tailored to their specific needs and expectations. Additionally, the participants expressed their thoughts on various forms of explanations. The findings indicate that comparative explanations are not appreciated as much as informative explanations. The users seem to prefer direct and simple explanations that explain items respectively.
Benzer Tezler
- Explaining federated learning-based movie recommendations
Federe öğrenme tabanlı film önerilerinin açıklanması
EGE SOYARAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. REYHAN AYDOĞAN
- Türkiye'de bina türü yapıların mevcut yönetmelik ve şartnamelere paralel olarak değerlendirilmesi, derecelendirilmesi ve sertifikalandırılması
Screening, rating, and certification of buildings in Turkey according to existing regulations and codes
CAN URAZ DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDeprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEYZA TAŞKIN
DR. KEREM PEKER
- Hybrid reciprocal recommendation with advanced feature representations
Gelişmiş özellik gösterimleri ile hibrit çift taraflı öneri sistemleri
EZGİ YILDIRIM
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- Türkiye fintek ekosisteminin gelişimi ve İslami Finansa katkısı
The future of Turkish fintech ecosystem and its contribution to Islamic Finance
ASSEL KYSSYKOVA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Ekonomiİstanbul Üniversitesiİslam İktisadı ve Finansı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM SIRMA
- Türk kamu yönetiminde personel güçlendirmenin Milli Eğitim Bakanlığı yöneticilerine verilen harcama yetkililiği açısından değerlendirilmesi
Empowerment in Turkish public administration in terms of the expenditure authority given to the administrators of the Ministry of National Education
KEMAL YÜCE
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Kamu YönetimiUşak ÜniversitesiKamu Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SİNAN GÜRCÜOĞLU