TY - A2的杨主任朱之鑫盟——Delibalta易卜拉欣盟——Baruh Lemi AU - Kozat,苏莱曼Serdar PY - 2017 DA - 2017/06/22 TI -在线因果推论框架建模和设计系统涉及用户首选项:状态方程方法SP - 1048385六世- 2017 AB -我们提供一个因果推论框架模型的机器学习算法在用户首选项的影响。然后,我们使用该数学模型证明整个系统可以通过调优这些偏好以预期的方式改变。用户可以在线购物者或社交媒体用户,接触到数字机器学习算法产生的干预措施。用户偏好可以从倾向任何一个产品一个政党信仰。我们的框架使用一个用户首选项表示为潜在的系统状态空间模型参数只能间接地通过观察在线用户操作,如购买活动或社会媒体状态更新、股票,博客或微博。基于这些观察,等机器学习算法产生数字干预措施有针对性的广告或tweet。我们模型的影响这些干预通过因果反馈回路,这改变了相应的用户首选项。然后我们介绍算法来估计,后来调整所需的用户偏好特定形式。我们证明我们的算法的有效性通过实验在不同的场景中。SN - 2090 - 0147你2017/1048385 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2017/1048385——摩根富林明——《电气和计算机工程PB - Hindawi KW - ER