Fair recommendation through conditioning on systematic presentation in recommender systems
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Boğaziçi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ÖZGE BOZAL
Danışman: MUSTAFA GÖKÇE BAYDOĞAN
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Öneri sistemleri, kullanıcılarının tercihlerini doğru şekilde tahminlemeyi amaçlayan etkileşimli sistemlerdir. Bu sistemlerin bir sınırlaması, zamanla tavsiyelerin kapsamının daralmasıdır. Bu ise, popüler seçeneklerin daha çok önerildiği, daha az ziyaret edilenlerin adeta sansürlendiği, böylece kullanıcıların yeni alternatifleri keşfetmesinin engellendiği bir ortam yaratır. Filtre balonu adı verilen bu durum, tercih tahminlemelerinin kullanıcı geri bildirimlerine bağlı olduğu kendi kendini güçlendiren geri bildirim döngülerinin kaçınılmaz sonucudur. Kendini güçlendiren geri bildirim döngüleri, etkileşimli öneri sistemlerinde bazı içeriklerin gereğinden fazla ve/veya az sunulmasının hem nedeni hem de sonucudur. Bu durum, yanlış kullanıcı tercihi tahminlemelerine, yani fazlaca sunulan içeriklerin fazla tercih edildiği ve aynı şekilde az sunulan içeriğin ise daha az tercih edildiği yanılgısına sebep olur. Daha hassas bir tercih tahminlemesi için kendi kendini güçlendiren geri bildirim döngülerini ortadan kaldırmaktan ise öneri sisteminin kendisi sorumludur. Bu bağlamda, kendi kendini güçlendiren geri bildirim döngülerinin olumsuz etkilerini göz önünde bulundurarak etkileşimli bir öneri sistemi için ``adil'' olma kriterlerini tanımlıyoruz. Ayrıca, akıllı bir sunum mekanizması tasarlamanın bu kriterleri sağlamak için gerekli olduğunu savunuyoruz. Bu savı kanıtlamak için, sırasıyla alternatiflere sistematik ve sınırlı maruz kalmayı açıkça içeren ve görmezden gelen iki modeli ele alıyoruz. Gerçek dünyadaki yanlılıkları simüle ederek, sistematik sunumları görmezden gelmenin teşvik edilen seçenekleri olduğundan fazla, sansürlenmiş alternatifleri ise olduğundan az tahminlediğini gösteriyoruz. En basit şekilde sınırlı maruz kalma üzerine koşullandırmanın bu yanlılıkları hafifletebileceğini gösteriyoruz.