INVESTIGATION AND ANALYSIS OF STATISTICAL ATTENTION MECHANISMS IN CLICK-THROUGH-RATE PREDICTION: THE IMPACT OF LAYER NORMALIZATION AND INTERACTION COMPONENT INTEGRATION


Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: EGE BERK BÜYÜKBAŞ

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Pınar Karagöz

Eş Danışman: Cem İyigün

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Tıklama Oranı (CTR) tahmininin doğru yapılması, çevrimiçi alışveriş ve e-ticaret işletmelerinde kullanıcı deneyimini artırmak ve gelirleri optimize etmek için önemli bir ölçüttür. Bu çalışma, en yaygın ve geleneksel CTR tahmin algoritmalarında farklı hiper-parametre aday setleri altında çeşitli istatistiksel dikkat mekanizmalarının (attention mechanisms)—ortalama dikkat (mean attention), maksimum dikkat (max attention), ortalama-maksimum (mean-max attention), ortalama-standart sapma dikkat (mean-std attention) ve bitwise dikkat (bitwise attention)—uygunluğunu araştırmaktadır. CTR tahmini için en yaygın kullanılan açık kaynaklı veri kümeleri üzerinde kapsamlı deneyler yaparak, bu dikkat mekanizmalarının her alanın düşük boyutlu özellik gömme işleminin bilgi faydasını etkili bir şekilde artırıp artırmadığını ve bunun da tahmin doğruluğunu iyileştirmeye yol açıp açmayacağını inceleyen ampirik bir çalışmadır. Bulgularımız, her bir dikkat mekanizmasının farklı algoritmalar ve veri kümeleri üzerinde benzersiz davrandığını göstermektedir. Bu dikkat mekanizmalarının geleneksel CTR tahmin modellerine uygulanması, ilgili özelliklere ve bunların etkileşimlerine dolaylı olarak odaklanarak tahmin performansında önemli iyileştirmeler gösterebilir. Bu araştırma, çeşitli dikkat mekanizmalarının tanınmış geleneksel CTR tahmin algoritmalarının tahmin yeteneğini nasıl artırabileceğini kapsamlı bir şekilde analiz ederek CTR tahmini alanına katkıda bulunmayı ve daha sofistike ve doğru CTR tahmin sistemlerinin gelecekteki geliştirilmesine yönelik içgörüler sunmayı amaçlamaktadır.