Yazar
Atahan, Pelin, Sarkar, S.
Basım Tarihi
2011-02
Basım Yeri
-
bilgilendirir
Konu
Kişiselleştirme, Bayes öğrenmesi, Bilgi teorisi, Öneri sistemleri
Tür
Süreli Yayın
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
0025-1909
Kayıt Numarası
760c1799-7e1d-4934-8fad-9a79ec243ae8
Lokasyon
Sektörel Eğitim ve Mesleki Gelişim
Tarih
2011-02
Notlar
Telif hakkı kısıtlamaları nedeniyle bu makalenin tam metnine erişim yalnızca abonelik yoluyla mümkündür.
Örnek Metin
Web siteleri genellikle bir kullanıcının ziyaret ettiği her sayfada birkaç bağlantı sağlar. Bu bağlantılardan bazıları kullanıcıların sitede kolayca gezinmesine yardımcı olurken, diğerleri genellikle mevcut kullanıcı profiline dayalı olarak hedeflenen öneriler sunmak için kullanılır. Kullanıcı profili mevcut olmadığında (veya yetersiz olduğunda), site ürünleri, promosyonları ve reklamları etkili bir şekilde hedefleyemez. Bu gibi durumlarda site, kullanıcı sitede dolaşırken kullanıcının profilini öğrenebilir. Doğal olarak site bir kullanıcının profilini ne kadar hızlı öğrenirse kişiselleştirmeden o kadar çabuk faydalanabilir. Sitelerin profili olabildiğince hızlı öğrenmek için kullanabileceği bir teknik geliştiriyoruz. Bu teknik, kullanıcı sunulan bağlantılardan birini seçtiğinde daha bilgilendirici bir profile yönlendirecek sitelerin kullanılabilir hale getireceği bağlantıları tanımlar. Yaklaşımımızı kullanarak yapılan deneyler, kıyaslama yaklaşımlarıyla karşılaştırıldığında çok az kullanıcı etkileşiminden sonra profillerin belirgin şekilde daha iyi öğrenilmesini sağladığını göstermektedir. Yaklaşım aynı anda birden fazla özelliği etkili bir şekilde öğrenir, öncelikleri oldukça çarpık olan sınıfları iyi öğrenebilir ve bir sitedeki bağlantı profillerinin dağılımı nispeten homojen olduğunda bile oldukça etkili kalır. Bu yaklaşım, özellikle kullanıcının geçişinin bir sitedeki en son ziyaret edilen sayfalardan etkilendiği durumlarda işe yarar. Son olarak, yaklaşımın uygulanması için gerekli olasılık parametrelerine ilişkin tahminlerde yaklaşımın gürültüye karşı dayanıklı olduğunu gösterdik.
DOI
10.1287/mnsc.1100.1266
Cilt
57
