Federated hybrid privacy-preserving movie recommendation system for internet-of-vehicles
Araçlarin internetinde federe hibrit gizlilik korumali film öneri sistemi
- Tez No: 902628
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞEGÜL ERMAN TÜYSÜZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Işık Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Bu araştırmada, araç içi film öneri sistemleriyle ilgili gizlilik endişelerinin üstesinden gelmek için yenilikçi bir strateji tanıttık. Günümüzde, kullanıcıların kişisel verilerinin korunması, özellikle araç içi eğlence sistemleri gibi hassas alanlarda büyük bir önem taşımaktadır. Bu bağlamda, PyTorch çerçevesi kullanılarak sıfırdan bir temel oluşturulmuştur. Eğitim sürecinde, Laplace gürültü eklenmesi yöntemi, diferansiyel gizliliği sağlarken aynı zamanda model performansını optimize etmektedir. Bu yöntem, kullanıcı verilerini koruma amacını güderken, öneri sisteminin doğruluğunu da artırmaktadır. Ayrıca, Optuna hiperparametre optimizasyon çerçevesi, modelin performansını daha da geliştirmekte ve sistemin genel verimliliğini artırmaktadır. Movielens-1M referans film veri kümesini kullanarak gerçekleştirdiğimiz kapsamlı deneyler, yaklaşımımızın öneri doğruluğundan ödün vermeden kullanıcı gizliliğini korumadaki etkinliğini ortaya koymuştur. Elde ettiğimiz sonuçlar, temel modellere göre kayda değer bir iyileşme göstermekte ve gizliliği koruyan araç film öneri sistemimizin etkinliğini doğrulamaktadır. Ayrıca, merkezi film öneri sistemimizi FedAvg, FedProx ve FedMedian gibi pratik federe çerçevelerle kapsamlı bir şekilde karşılaştırdık. Bulgularımız, tüm federe modellerin daha kısa çalışma süreleriyle merkezi modellere göre en az %2 daha iyi performans gösterdiğini ve öneri kalitesinden ödün vermeden sistem verimliliğini artırdığını ortaya koymaktadır. Bu sonuçlar, gelecekteki araştırmalar için önemli bir temel oluşturarak, kullanıcı gizliliği ile sistem performansı arasında bir denge kurmanın mümkün olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this research, we introduced a pioneering strategy to address the pressing privacy concerns associated with vehicular movie recommendation systems. As the demand for personalized entertainment options in vehicles increases, so does the need to protect user data. To tackle this challenge, we utilized the PyTorch framework to create a robust foundation from scratch. A key component of our approach was the addition of Laplace noise during the training process, which ensured differential privacy. This technique effectively safeguarded user data while simultaneously optimizing model performance, allowing us to maintain high levels of recommendation accuracy. Furthermore, we employed the Optuna hyperparameter optimization framework, which played a crucial role in enhancing the model's performance. By fine-tuning various parameters, we were able to elevate the overall efficiency of the system beyond the capabilities of the base model. Our extensive experimentation utilized the Movielens-1M benchmark movie dataset, which provided a solid basis for evaluating our approach. The results demonstrated a significant improvement over baseline models, validating the effectiveness of our privacy-preserving vehicular movie recommendation system. In addition to our centralised model, we conducted a comprehensive comparison with practical federated frameworks, including FedAvg, FedProx, and FedMedian. Our findings revealed that all federated models outperformed the centralised models by at least 2%, while also exhibiting shorter runtimes.
Benzer Tezler
- Rostam: A passwordless web single sign-on solution integrating credential manager and federated identity systems
Rostam: Kimlik yöneticisi ve federasyonlu kimlik sistemlerini entegre eden şifresiz bir web tek oturum açma çözümü
AMIN MAHNAMFAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL BIÇAKCI
- Bağlı veri üzerinde dağıtık sorgulama optimizasyonu
Federated query optimization on linked data
ETHEM CEM ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDOĞAN DOĞDU
- FLAGS framework and decentralized federated learning under device volatility
FLAGS platformu ve cihaz dalgalanması durumunda merkeziyetsiz federe öğrenme
AHNAF HANNAN LODHI
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZNUR ÖZKASAP
YRD. DOÇ. DR. BARIŞ AKGÜN
- Designing intelligent Byzantines: Fall of robust aggregators in federated learning
Akıllı Bizans saldırıları tasarlamak: Federasyonlu öğrenmede dayanıklı toplayıcıların çöküşü
AHMET KEREM ÖZFATURA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPTEKİN KÜPÇÜ
- Convolutional ensemble learning for edge intelligence
Kenar zeka için evrişimsel topluluk öğrenmesi
İLKAY SIKDOKUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARDA YURDAKUL
DR. ÖĞR. ÜYESİ İNCİ MELİHA BAYTAŞ