Addressing popularity bias in personality-aware recommender systems
Kişilik bilinçli öneri sistemlerinde popülerlik önliliklerini ele almak
- Tez No: 924314
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALPER BİLGE, DOÇ. DR. EMRE YALÇIN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Information and Records Management
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yazılım Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tavsiye sistemleri çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır ve kullanıcıların tercihlerine en uygun ürünü belirlemelerine yardımcı olmaktadır. Bununla birlikte, öneri algoritmalarında bilinen bir popülerlik yanlılığı sorununun varlığı, öneri listelerinde yalnızca popüler öğeleri (baş öğeler) vurgular ve daha az popüler öğeleri (kuyruk öğeler) göz ardı eder. Bu sayede kuyruk öğeleri görünmez kalır ve kullanıcı yalnızca başlık öğelerini öneri olarak görür. Bu dengesizlik yaklaşımının arkasında yatan neden derecelendirmelerin hatalı dağılımıdır. Ön işleme, işleme içi ve işleme sonrası teknikler gibi popülerlik yanlılığı sorununun çözülebileceği çeşitli teknikler mevcuttur. Bu araştırma, öneri sürecindeki yanlılık etkisini azaltmak için bir ön işleme tekniği sunmaktadır. Önerilen teknik, kişiliğe duyarlı tavsiyeler alanındaki kuyruk öğelere sentetik derecelendirmelerin enjeksiyonu kavramını tanıtmaktadır. Sentetik enjeksiyon yöntemi kullanılarak derecelendirme dengesizliği azaltılarak verimli ve adil öneriler sağlanır. Bu amaçla, önerilen yöntem öncelikle enjekte edilecek derecelendirme sayısını bulmak için ana öğelerin ortalama derecelendirme sayısını hesaplar. Sentetik derecelendirme sayısı tahmininden sonra sistem, enjekte edilecek sentetik derecelendirmelerin değerini hesaplar. Önerilen sistemin performansı doğruluk ve doğruluk ötesi metrikler kullanılarak tahmin edilmektedir. Bu çalışma, hem doğruluk hem de doğruluk ötesi metriklerin etkinliğini dengeleyen genel performans göstergesi adı verilen yeni bir değerlendirme metriği önermektedir.
Özet (Çeviri)
Recommender systems are extensively employed in diverse domains and assist users to identify the most suitable product of their choice. Nevertheless, the presence of a notorious problem of popularity bias in recommendation algorithms highlights only popular items (head items) and ignores less popular items (tail items) in the recommendation lists. In this way, the tail items remain unseen, and the user only sees the head items as recommendation. The reason behind this imbalance approach is the imperfect distribution of ratings. There exist several techniques via popularity bias problem can be resolved such as pre-processing, in-processing, and post-processing techniques. This research presents a pre-processing technique to diminish the bias effect in the recommendation process. The proposed technique introduces the concept of injection of synthetic ratings to tail items in the domain of personality-aware recommendations. Rating imbalance reduces by using the synthetic injection method resulting in efficient and fair recommendations. For this purpose, at first the proposed method calculates the average rating count of head items to find the number of ratings to inject. After the synthetic rating count estimation, the system calculates the value of synthetic ratings to be injected. The performance of the proposed system is estimated using accuracy and beyond-accuracy metrics. This study proposes a new evaluation metric called general performance indicator that balances the effectiveness of both accuracy and beyond-accuracy metrics.
Benzer Tezler
- Acıpayam erkek kuzularının besi ve karkas özellikleri ile kimi fenotipik ve genetik parametreler
Fattening performance and carcass characteristics of Acıpayam ramlambs and some phenotypic and genetic parameters
ORHAN KARACA
- A simulation study for the performance analysis of the aries transaction recovery method
Aries yeniden kazanma yönteminin yetkinlik ölçümü için bir benzetim çalışması
SİNAN VURAL
Yüksek Lisans
İngilizce
1990
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ASUMAN DOĞAÇ
- Kurutulmuş tavuk gübresinin yem değeri ve kuzu besisinde protein kaynağı olarak kullanılma olanakları
Feed value of dried poultry manure (DPM) and its using possibilities as protein source in Lamb fattening
İBRAHİM AK
