An Online Causal Inference Framework for Modeling and Designing Systems Involving User Preferences: A State-Space Approach
المؤلفون المشاركون
Delibalta, Ibrahim
Baruh, Lemi
Kozat, Suleyman Serdar
المصدر
Journal of Electrical and Computer Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-06-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
We provide a causal inference framework to model the effects of machine learning algorithms on user preferences.
We then use this mathematical model to prove that the overall system can be tuned to alter those preferences in a desired manner.
A user can be an online shopper or a social media user, exposed to digital interventions produced by machine learning algorithms.
A user preference can be anything from inclination towards a product to a political party affiliation.
Our framework uses a state-space model to represent user preferences as latent system parameters which can only be observed indirectly via online user actions such as a purchase activity or social media status updates, shares, blogs, or tweets.
Based on these observations, machine learning algorithms produce digital interventions such as targeted advertisements or tweets.
We model the effects of these interventions through a causal feedback loop, which alters the corresponding preferences of the user.
We then introduce algorithms in order to estimate and later tune the user preferences to a particular desired form.
We demonstrate the effectiveness of our algorithms through experiments in different scenarios.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Delibalta, Ibrahim& Baruh, Lemi& Kozat, Suleyman Serdar. 2017. An Online Causal Inference Framework for Modeling and Designing Systems Involving User Preferences: A State-Space Approach. Journal of Electrical and Computer Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175215
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Delibalta, Ibrahim…[et al.]. An Online Causal Inference Framework for Modeling and Designing Systems Involving User Preferences: A State-Space Approach. Journal of Electrical and Computer Engineering No. 2017 (2017), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175215
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Delibalta, Ibrahim& Baruh, Lemi& Kozat, Suleyman Serdar. An Online Causal Inference Framework for Modeling and Designing Systems Involving User Preferences: A State-Space Approach. Journal of Electrical and Computer Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175215
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1175215
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر