Privacy-preserving two-party collaborative filtering on overlapped ratings
Çakışmalı oylar üzerinden gizlilik korumalı iki partili ortak filtreleme
- Tez No: 425747
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM YAKUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Tavsiye hizmetlerini öneri kalitesini artırarak geliştirmek için önerilen gizlilik koruyucu ortak filtreleme çözümleri e-ticaret şirketlerinin paylaşılmış veri üzerinden işbirliği yapmalarına imkân sağlar. İki tarafın aynı anda aynı kullanıcıların aynı ürünler için beğeni değerleri tutması muhtemeldir; ancak var olan iki taraflı gizlilik koruyucu ortak filtreleme çözümleri, bu tür çakışmaları ele almamıştır. Kullanıcı oyları ve oylanan öğeler gizli olduğundan çakışan oylamalar gizlilik korumayı daha da güçleştirecektir. Bu çalışmada ilk olarak, bilişim uygulamalarında kişisel veri paylaşımının nasıl gerçekleştiği ele alınıp çeşitli yaklaşımlar ile kişisel verilerin korunmasına yönelik çözümler ifade edilecektir. Daha sonra, iki e-ticaret firması arasında paylaşılmış verilerde çakışan girdiler ile nasıl tahmin yapılacağı araştırılacaktır. Bu bağlamda kullanıcı ve ürün tabanlı ortak filtreleme yöntemleri ele alındı ve özgün gizlilik korumalı ortak filtreleme yöntemleri önerildi. Önerilen yöntemler gerçek veri setleri kullanılarak değerlendirildi ve deneysel sonuçlar şirketlerin bu yöntemleri kullanarak tavsiye servislerini iyileştirebileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
To promote recommendation services through prediction quality, some privacy-preserving collaborative filtering solutions are proposed to make e-commerce parties collaborate on partitioned data. It is almost probable that two parties hold ratings for the same users and items simultaneously; however, existing two-party privacy-preserving collaborative filtering solutions do not cover such overlaps. Since rating values and rated items are confidential, overlapping ratings make privacy-preservation more challenging. In this dissertation, firstly, the subject of how the personal data distribution occurs in information systems will be handled and personal data preserving solutions will be elucidated. Then, how to estimate predictions privately based on partitioned data with overlapped entries between two e-commerce companies is examined. It is considered both user-based and item-based collaborative filtering approaches and proposes novel privacy-preserving collaborative filtering schemes in this sense. It is also evaluated schemes using real movie dataset, and the empirical outcomes show that the parties can promote collaborative services using our schemes.
Benzer Tezler
- Binary data reconstruction in privacy-preserving recommendation algorithms
Gizlilik tabanlı öneri algoritmalarında ikili verilerin yeniden oluşturulması
MURAT OKKALIOĞLU
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnadolu ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CİHAN KALELİ
- Privacy-preserving collaborative analytics of location data
Konum verisinin gizliliğinin korunarak ortaklaşa analizi
EMRE YILMAZ
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERMAN AYDAY
PROF. DR. HAKAN FERHATOSMANOĞLU
- Privacy aware collaborative traffic monitoring via anonymous access and autonomous location update mechanism
Gizlilik bilinçli işbirlikçi trafik izleme
BELAL MOHAMMED AMRO
Doktora
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUCEL SAYGİN
DOÇ. DR. ALBERT LEVİ
- La solution proposee par revonsuo concernant le probleme difficile de la conscience
Bilincin zor problemi hakkında revonsuo tarafından önerilen çözüm
HATİCE GÜLAY EROL
Yüksek Lisans
Fransızca
2023
FelsefeGalatasaray ÜniversitesiFelsefe Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELAMİ ATAKAN ALTINÖRS
- Proba:Privacy-preserving, robust and accessible blockchain-powered Helios
Proba:Mahremiyeti koruyan, sağlam ve erişilebilir blokzincir destekli Helios
SERMİN KOCAMAN
Doktora
İngilizce
2024
Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiKriptografi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ DOĞANAKSOY
DOÇ. DR. FATİH SULAK