Öneri sistemleri için gürbüz tahmin modellerinin geliştirilmesi
Development of robust prediction models for recommender systems
- Tez No: 827139
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZEHRA KAMIŞLI ÖZTÜRK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 93
Özet
Öneri sistemleri, aşırı bilgi yükü sorununun ele alınmasında önemli bir rol oynamaktadır. Giderek artan bir literatür öneri sistemlerinin önemini kabul etmektedir. Ancak bu sistemler, öneri sistemlerinin performansını olumsuz yönde etkileyen şilin ataklarına maruz kalmaktadır. Söz konusu saldırıları tespit etmek için birçok çalışma sunulmuş ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Ancak çalışmaların çoğu çevrimdışı yöntemler sunmuştur. Bu nedenle, bu sistemlerin gürbüzlüğünü artırmak için çevrimiçi ve anlık atak tespit yöntemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez çalışmasında, öneri sistemlerine anlık müdahaleyi mümkün kılmak için yeni bir çevrimiçi şilin saldırı tespiti önerilmektedir. Şüpheli kullanıcıları tespit etmek için kalite kontrol grafikleri kullanılmıştır. Tespit edilen şüpheli kullanıcılar yoğunluk tabanlı kümeleme algoritması ile kontrol edilmektedir. Kontrol sürecinde kullanıcı benzerliklerini bulmak için korelasyon analizi kullanılmaktadır. Önerilen yöntemin performansını göstermek için duyarlılık, kesinlik ve F1-skorları verilmiştir. Bu çalışmanın ana katkısı, şilin saldırılarının tüm veri kümesi yerine şüpheli kullanıcılar arasında tespit edilmesidir. Ayrıca, saldırı zamanı tespit sürecinde ek bir öznitelik olarak kullanılmıştır. Öneri sistemlerinin gürbüzlüğünü sağlamak için tespit edilen ataklar ile bir sınıflandırma algoritması eğitilerek gelecekteki benzer atakların tespitinin kolaylaştırılması sağlanmıştır. Burada atak ve gerçek profiller arasındaki sayı eşitsizliğini dengelemek amacıyla aşırı örnekleme yöntemi kullanılmıştır. Yine atak profillerin olmadığı durumlarda tek sınıflı destek vektör makinaları ile atak tespiti sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Recommender systems play an important role in addressing the problem of information overload. A growing body of literature recognizes the importance of recommender systems. However, these systems are subject to shilling attacks that adversely affect the performance of recommender systems. Many works have been presented to detect these attacks and have achieved successful results. However, most of the works have presented offline methods. Therefore, there is a need for online and instantaneous attack detection methods to improve the robustness of these systems. In this thesis, we propose a novel online shilling intrusion detection to enable instantaneous intervention in recommender systems. Quality control charts are used to detect suspicious users. The detected suspicious users are checked with a density-based clustering algorithm. Correlation analysis is used to find user similarities in the checking process. Recall, precision and F1-scores are given to show the performance of the proposed method. The main contribution of this work is that shilling attacks are detected among suspicious users instead of the whole dataset. Furthermore, the attack time is used as an additional attribute in the detection process. To ensure the robustness of the recommender systems, a classification algorithm is trained with the detected attacks to facilitate the detection of similar attacks in the future. Here, oversampling is used to compensate for the number disparity between attack and real profiles. Again, in the absence of attack profiles, single class support vector machines were used for attack detection.
Benzer Tezler
- Networked computing-based system identification and control of electromechanical systems with industrial IoT
Endüstriyel IoT ile elektromekanik sistemlerin ağ hesaplama tabanlı sistem tanıma ve kontrolü
RAMAZAN KAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ
- Inference of piecewise linear systems with an improved method employing jump detection
Parçalı doğrusal sistemlerin sıçrama tesbiti kullanan geliştirilmiş bir metot ile çıkarımı
AHMET MELİH SELÇUK
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
MatematikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAKAN ÖKTEM
- SPACE Matrisi Analizi'nin Bulanık Mantık Genişlemesi: Hibrit stratejik pozisyon belirleme üzerine bir öneri
Başlık çevirisi yok
SAİM ÖZEL
- Attitude estimation and magnetic attitude control of a LEO satellite
Bir alçak yörünge uydusu için yönelim kestirimi ve manyetik yönelim kontrolü
MEHMET EŞİT
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ HACIZADE
DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL ERSİN SÖKEN
- Development of a fault tolerant flight control system for a UAV
İnsansız bir hava aracı için hata toleranslı uçuş kontrol sistemi geliştirilmesi
SITKI YENAL VURAL
Doktora
İngilizce
2022
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ HACIZADE
