Öneri algoritmalarının popülerlik yanlılığı sorunu için kullanıcı-odaklı yeni bir yöntemin geliştirilmesi
Developing a new user-centered method for the popularity bias problem of recommendation algorithms
Yazar: YÜCEL TACLI
Danışman: DOÇ. DR. EMRE YALÇIN
Sivas Cumhuriyet Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Popülerlik = Popularity ; Öneri sistemleri = Suggestion systems

Özet:
Öneri sistemleri, sundukları kişiselleştirilmiş öneriler sayesinde bireylerin çok sayıdaki içerik arasında gezinmelerini ve karar verme süreçlerini desteklemektedir. Bu nedenle, son yıllarda farklı uygulama alanındaki birçok çevrimiçi dijital platform bu sistemleri etkin bir şekilde kullanmaktadır. Ancak, öneri algoritmalarının en temel problemlerinden birisi popülerlik yanlılığı sorunu olarak da bilinen ve popüler ürünlere üretilen öneri listelerinde çok sık yer verilmesi durumudur. Öneri algoritmalarının bu eğilimi, hem katalogdaki ürünlerin öneri listelerinde eşit bir biçimde temsil edilmesinde hem de kullanıcıların aldıkları önerilerden duydukları memnuniyet seviyesinde çeşitli adaletsizlik sorunlarına neden olmaktadır. Bununla birlikte, bu sorun için geliştirilen yanlılık-giderici yöntemler genellikle kullanıcıların ürün popülerliği üzerindeki gerçek eğilimlerini dikkate almamaktadır. Bu tezde ilk olarak kullanıcıların popüler ürünlere yönelik gerçek eğilimlerini doğru bir şekilde belirleyen çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Ardından, bu yöntemleri kullanarak kullanıcıların ürün popülerliğine ilişkin gerçek eğilimleri açısından daha kalibre edilmiş nihai öneri listeleri sunan yeni bir kullanıcı-odaklı popülerlik yanlılığı giderici yöntem geliştirilmiştir. Üç gerçek-dünya veri kümesi üzerinde gerçekleştirilen deneylerin sonuçları bu yöntemin hem popülerlik kalibrasyonu açısından hem de doğruluk ve doğruluk-ötesi öneri kalitesi dikkate alınarak yapılan genel değerlendirmede mevcut yöntemlerden daha başarılı olduğunu ortaya koymuştur.

Abstract:
Thanks to provided personalized recommendations, recommender systems support users to navigate the vast amount of available content and their decision-making process.  Therefore, many online digital platforms in different application areas have effectively utilized these systems in recent years. However, one of the main problems of the recommendation algorithms is that popular items are frequently included in the recommendation lists, also referred to as the popularity bias problem. This tendency of the recommendation algorithms causes various unfairness issues both in the equal representation of the items in the catalog in the recommendation lists and the degree of the users' satisfaction level with their received recommendations. However, debiasing methods developed for this problem usually do not consider the actual propensities of users on item popularity. In this thesis, firstly, various methods have been developed to determine the actual tendencies of users towards popular items correctly. Then, using these methods, a novel user-oriented popularity debiasing method providing final recommendation lists that are more calibrated regarding users' actual tendencies on item popularity was developed. The results of the experiments performed on three real-world datasets show that this method outperforms existing methods in terms of both popularity calibration and overall evaluation of accuracy and beyond-accuracy recommendation quality.