Reinforcement learning with multi-armed bandits for dynamic content optimization of web performance
Web performansının dinamik içerik optimizasyonu için çok silahlı hayvanlarla güçlendirilmiş öğrenim
- Tez No: 876455
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bilim Dalı
- 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
- Resource allocation in vehicular edge computing networksbased on deep reinforcement learning
Araç uç bilişiminde derin pekiştirmeli öğrenmeye dayalıkaynak tahsisi
HOMA MALEKI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA
- 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
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SİNEM ÇÖLERİ ERGEN
- 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
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET YAZICI
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNA TUĞCU
- Query age of incorrect information in multi-user links
Çok kullanıcılı sistemlerde sorgu anı yanlış bilgi yaşı
MURATCAN AYIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF UYSAL
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF TUĞÇE CERAN ARSLAN