Yazar
Buzcu, Berk
Basım Tarihi
2024-08-30T15:32:53Z
Konu
Tavsiye sistemleri (Bilgi filtreleme), Etkileşimli bilgisayar sistemleri, Akıllı aracılar (Bilgisayar yazılımı), İnsan-robot etkileşimi, Yapay zeka, Bilgisayar mühendisliği
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Kayıt Numarası
ccb0fc37-dd33-4b25-b93c-72f0c4780b54
Lokasyon
Bilgisayar Bilimleri Bölümü
Tarih
2024-08-30T15:32:53Z
Örnek Metin
Farklı alanlarda giderek daha fazla öneri sistemi kullanıldıkça ve daha fazla etik kaygıya maruz kaldıkça, bu sistemlerle şeffaf ve ikna edici etkileşimlere yönelik artan bir talep var. Bu amaçla, açıklanabilirliği öneri sistemlerine dahil etmek, sosyalliği ve kullanıcı güvenini artırmak için umut verici bir yaklaşım olarak ortaya çıktı. Bu tez, önerileri için kesin ve anlaşılır açıklamalar sağlayarak sosyalliği teşvik etmek amacıyla açıklanabilirlik tekniklerini kullanan öneri sistemlerine odaklanmaktadır. Önerilen öneri sistemi, veriye dayalı şeffaf mekanizmalar ve insan-acente müzakere yaklaşımlarının bir kombinasyonunu kullanır. Sistem, bireysel tercihler ve benzeri kullanıcıya özel faktörlere dayalı olarak kişiselleştirilmiş öneriler üretiyor ve açıklamalar ve gerçek zamanlı geri bildirim mekanizmaları aracılığıyla kullanıcılarla tartışmalar yoluyla müzakere ediyor. Sistem, kullanıcı yanıtlarına çevrimiçi tepki vererek sonraki önerileri ve açıklamaları kullanıcıyı ikna edecek şekilde uyarlar. Bu tez, alerjiler, yeme alışkanlıkları, yaşam tarzları ve içerik tercihleri gibi bireysel faktörlere dayalı olarak kişiselleştirilmiş gıda önerileri üreten Beslenme Sanal Koçu (NVC) aracılarını kapsamaktadır. Temel olarak, NVC aracısının sosyalliğini birden fazla adımda geliştirerek sistemin şeffaflığını ve güvenilirliğini artırmak için açıklama oluşturma tekniklerine odaklanır. Sonuçta, sistemin kabul edilebilirliğini ve etkililiğini değerlendirmek için farklı geçmişlere sahip katılımcılarla aşamalı olarak çok sayıda deney gerçekleştirdik. Deneylerden elde edilen bulgular genel olarak çoğu katılımcının geri bildirim sağlama ve verilen tavsiyelere ilişkin açıklamalar alma fırsatını takdir ettiğini göstermektedir. Katılımcılar kendi özel ihtiyaç ve beklentilerine uygun bilgi almayı tercih etmektedirler. Ayrıca katılımcılar çeşitli açıklamalarla ilgili düşüncelerini dile getirdiler. Bulgular, karşılaştırmalı açıklamaların bilgilendirici açıklamalar kadar beğenilmediğini göstermektedir. Kullanıcılar sırasıyla öğeleri açıklayan doğrudan ve basit açıklamaları tercih ediyor gibi görünüyor. Bu nedenle, yapay zekanın açıklanabilirliği, öneri sistemlerinin entegre edilmesi, hızlandırma teşvik etme ve kullanıcı güvenliğini artırmak amacıyla umut verici bir yaklaşım olarak ortaya çıktı. Bu tez, açıklanabilirlik tekniklerini kullanarak önerileri sistemleri sosyal etkileşimlerini teşvik etmeye odaklanmaktadır. Tasarlanan öneri sistemi, şeffaf veri tabanı birimi ve insan-merkezli müzakere stratejilerinin bir ortaya çıkması. Bu sistem, bireysel tercihler ve benzeri kişiselleştirilmiş parametrelere dayalı olarak kişiye özel öneriler ve açıklamalar ile gerçek zamanlı geri bildirim sunmak için kullanıcılar aracılığıyla müzakere yapmaktadır. Sistem, kullanıcıların çevrimiçi yanıtlarına tepki vererek sonraki öneriler ve açıklamalarla, sözlü ikna edecek şekilde uyarlamaktadır. Bu tez, yiyecek ilişkileri, yeme-içme 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 şeffaflığı ve güvenilirliğini artırmak amacıyla sistemin genişlemesini birden fazla dağıtmaya yönelik açıklama uyarlama tekniklerine odaklanmaktadır. Sonuç olarak, sistemin kabul edilebilirliği ve etkililiğinin değerlendirilmesi için farklı geçmişe sahip olma özellikleriyle çok sayıda deney gerçekleştirilmiştir. Deneylerden elde edilen sonuçlar genel olarak geri bildirim sağlama ve verilen önerilerle ilgili açıklamalar alma oranlarının görüldüğü görülmektedir. Katılımcılar, kendi özel durumlarını ve uygun bilgileri almayı tercih etmektedirler. Ayrıca ayrıntılarla ilgili çeşitli açıklamalarla dile getirmişlerdir. Bulgular, karşılaştırmalı nitelikki açıklamaların bilgilendirici nitelikki açıklamalara göre tercih edilmediğini göstermektedir. Kullanıcıların, önerilerin neden seçildiği doğrudan olarak, doğrudan ve basit açıklamaları tercih ettikleri görülmektedir.
