Improving performance of privacy-preserving collaborative filtering schemes
Gizlilik temelli ortak süzgeçleme yöntemlerinin başarımının iyileştirilmesi
- Tez No: 334850
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HÜSEYİN POLAT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Önizleme, Gizlilik, Ölçeklenebilirlik, Doğruluk, Boşlukluveri, Ortak süzgeçleme, Preprocessing, Privacy, Scalability, Accuracy, Sparsity, Collaborative ?ltering
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gizliliği koruyan ortak süzgeçleme yöntemleri bireylerin gizliliklerini tehlikeye atmadan yararlı süzgeçleme becerileri ortaya koymaktadır. Ancak bu sistemler doğruluk, ölçeklenebilirlik ve boşluklu veri sorunlarıyla karşı karşıyadır. Gizli kalması gereken tercihlerin saklı tutulması için uygulanan gizlilik ölçütleri, toplanan veride bozulmaya yol açar ve dolayısıyla gizliliği koruyan ortak süzgeçleme sistemlerinin doğruluğuna zarar verebilir. Öneri alanındaki içerik genişledikçe toplanan verinin boyutları hızlı biçimde büyür ve sistemlerin ölçeklenebilirlik sorunlarını daha da zorlaştırır. Ek olarak, kullanıcılar mevcut ürünlerin genelde küçük bir yüzdesine tercih belirtebildiklerinden dolayı derlenen verinin boşluklu yapısı bir sorun haline gelmektedir.Bu tezde gizliliği koruyan ortak süzgeçleme sistemlerinin karşılaştığı doğruluk, ölçeklenebilirlik ve boşluklu veri sorunlarınının üstesinden gelmek üzere çeşitli önişleme yöntemleri önerilmiştir. Ürün sıralama ve eleme, kümeleme,boyut indirgeme, kullanıcı ayrımlama, profil klonlama vb. gibi önerilen önişleme yöntemlerinim uygulanmasıyla yeni gizliliği koruyan ortak süzgeçleme şemaları geliştirilmiştir. Önerilen önişleme ile iyileştirilmiş şemalar kişilerin gizliliğinitehlikeye sokmadan, verinin sürekli genişleyen yapısıyla başa çıkabilmek ve yeterli doğrulukla öneriler üretmek üzerine odaklanmıştır. Önerilen taslaklar, sağlanan gizlilik ve ortaya çıkan ek yükler açısından analiz edilmiştir. Ayrıca gerçek veri tabanlı deneyler yapılarak, bu taslakların doğruluk, ölçeklenebilirlik ve gizliliğe etkileri ölçülmüştür. Analizler ve deneysel sonuçlar yöntemlerin gizliliği koruduğunu ve ölçeklenebilir zaman dilimleri içinde yeterli doğrulukla öneriler ürettiğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Privacy-preserving collaborative filtering methods offer useful filtering skills without deeply jeopardizing individual privacy. However, they mostly suffer from accuracy, scalability, and sparseness problems. Applying privacy measures to conceal confidential data in recommendation systems causes a bias in collected data, which might make accuracy worse. As the content in recommendation domain proliferates, the size of collected data expands rapidly, which aggravates scalability challenge of those systems. In addition, since users are typically able to rate a small fraction of existing products, sparseness of collected data becomes an issue.In this dissertation, various preprocessing methods are proposed to overcome accuracy, scalability, and sparseness challenges faced by various privacy-preserving collaborative filtering systems. Through application of the proposed preprocessing techniques like item ordering and elimination, clustering, dimensionality reduction, user profiling, profile cloning, and son on, novel privacy-preserving collaborative filtering schemes are cultivated. Essentially, the proposed enhanced systems focus on producing accurate predictions while coping with constantly growing nature of collections without jeopardizing individual privacy. The proposed schemes are analyzed in terms of privacy and overhead costs. Also, real data-based experiments are performed to scrutinize their effects on accuracy, scalability, and privacy. The analysis and experimental outcomes demonstrate that the methods preserve individual privacy and offer adequately accurate recommendations in scalable amount of time.
Benzer Tezler
- Ülkemizdeki çeşitli büyüklükteki yerleşim merkezlerinde uygulanabilecek kültür yapısı planlama modeli
The Planning model of the cultural building which applicable at different size of settlement center
MUSTAFA İNCESAKAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUR ERKMEN
- Ameliyat öncesi hastaların ameliyata ilişkin duyguları, düşünceleri ve bilgi istekleri
The Pre-operative patiensts feelings throughts and information requirements concerning their surgical operations
KADRİYE BULDUKOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
HemşirelikCumhuriyet ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MELİHA ATALAY
- Tren, fren papuçlarının aşınmasının deneysel incelenmesi
Başlık çevirisi yok
RASİM İPEK
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Makine MühendisliğiErciyes ÜniversitesiMakine Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. M. BAKİ KARAMIŞ
- CO2-sodyum silikat bağlı kum sistemlerine etki eden parametrelerin incelenip maça ve kalıp özelliklerinin geliştirilmesi
The Investigation of the parameters effecting the mold and core made of CO2-sodium silicate bonded sands for improving the properties
ORHAN ŞERİF KOMAÇ