Geri Dön

Reinforcement learning with multi-armed bandits for dynamic content optimization of web performance

Web performansının dinamik içerik optimizasyonu için çok silahlı hayvanlarla güçlendirilmiş öğrenim

  1. Tez No: 876455
  2. Yazar: HANAN QAHTAN HUSSEIN AL-ZUHAIRI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Web performansı optimizasyonu alanı, kullanıcı deneyimini geliştirmek ve katılımı en üst düzeye çıkarmak için web içeriğini dinamik olarak optimize etme zorluğuyla karşı karşıyadır. Statik A/B testi veya kural tabanlı algoritmalar gibi içerik optimizasyonuna yönelik geleneksel yaklaşımlar, genellikle web içeriğinin dinamik doğasına uyum sağlamada yetersiz kalır ve kullanıcı tercihleriyle uyumlu kişiselleştirilmiş deneyimler sağlamada başarısız olur. Sonuç olarak kuruluşlar optimum web performansını elde etmekte zorlanır, bu da daha düşük kullanıcı memnuniyetine, elde tutma oranlarının düşmesine ve dönüşüm fırsatlarının kaçırılmasına yol açar. Ayrıca internet kullanımının hızla büyümesi ve hızlı ve verimli web deneyimlerine olan talebin artması, etkili içerik optimizasyon stratejilerine olan ihtiyacı daha da artırıyor. Web sitelerinin, kullanıcı beklentilerini karşılayan ilgi çekici deneyimler sunmak için içerik yapılandırmalarını sürekli olarak değerlendirmeleri ve ayarlamaları gerekir. Ancak, en ödüllendirici içerik çeşitlerini gerçek zamanlı olarak manuel olarak belirlemek, potansiyel kombinasyonların sayısı arttıkça göz korkutucu bir görev haline geliyor. Bu nedenle, kullanıcı katılımını en üst düzeye çıkarmak ve web performansını artırmak için web içeriğini dinamik olarak optimize edebilecek akıllı ve veri odaklı bir yaklaşıma acil bir ihtiyaç vardır. Bu araştırma, web performansının dinamik içerik optimizasyonu için çok kollu bantlarla takviyeli öğrenme tekniklerinin uygulanmasını araştırmayı amaçlamaktadır.

Özet (Çeviri)

The field of web performance optimization faces the challenge of dynamically optimizing web content to enhance user experience and maximize engagement. Traditional approaches to content optimization, such as static A/B testing or rule-based algorithms, often fall short in adapting to the dynamic nature of web content and fail to provide personalized experiences that align with user preferences. As a result, organizations struggle to achieve optimal web performance, leading to lower user satisfaction, decreased retention rates, and missed conversion opportunities. Additionally, the rapid growth of internet usage and the increasing demand for fast and efficient web experiences further intensify the need for effective content optimization strategies. Websites must continuously evaluate and adjust their content configuration to deliver engaging experiences that meet user expectations. However, manually identifying the most rewarding content variants in real-time becomes a daunting task as the number of potential combinations increases. Hence, there is a pressing need for an intelligent and data-driven approach that can dynamically optimize web content to maximize user engagement and improve web performance. this research aims to explore the application of reinforcement learning techniques with multi-armed bandits for dynamic content optimization of web performance.

Benzer Tezler

  1. Resource allocation in vehicular edge computing networksbased on deep reinforcement learning

    Araç uç bilişiminde derin pekiştirmeli öğrenmeye dayalıkaynak tahsisi

    HOMA MALEKI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA

  2. Towards more reliable medium access control with data-driven spectrum allocation

    Veri tabanlı spektrum tahsisi ile daha güvenilir ortam erişim kontrolüne doğru

    UMURALP KAYTAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SİNEM ÇÖLERİ ERGEN

  3. Fabrika ortamındaki otonom taşıyıcı araçlar için durumsal farkındalık yöntemi geliştirilmesi

    Developing situational awareness method for autonomous transport vehicle in factory environments

    ELİF DEĞİRMENCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET YAZICI

  4. Reinforcement learning based handover mechanism for next generation mobile communication systems

    Yeni nesil mobil haberleşme sistemleri için pekiştirmeli öğrenme ile aktarım mekanizması

    ÇAĞLAR FIRAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUNA TUĞCU

  5. Query age of incorrect information in multi-user links

    Çok kullanıcılı sistemlerde sorgu anı yanlış bilgi yaşı

    MURATCAN AYIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF UYSAL

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF TUĞÇE CERAN ARSLAN