Gizliliği korunmuş ortak filtreleme yöntemlerinin doğruluğunun kaba kümeler teorisi ile iyileştirilmesi
Improving accuracy of privacy-preserving collaborative filtering methods by rough sets theory
Yazar: ADEM ÖZTÜRK
Danışman: DOÇ. DR. CİHAN KALELİ
Anadolu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
İnternet kullanımının artmasıyla birlikte tavsiye sistemleri popüler hale gelmiştir.
Tavsiye sistemlerinde kullanılan Ortak Filtreleme yöntemleri müşterilere çevrimiçi platformlar
üzerinde ürün seçme konusunda yardımcı olmak için kullanılmaktadır. Bu yöntemlerin
gizlilik, doğruluk, çevrimiçi performans, kapsama, çok seyrek veri seti ve ölçeklenebilirlik
gibi bazı sorunları vardır. Bu sorunların üstesinden gelmek için Kaba Kümeler
Teorisi kullanılabilir. Kaba Kümeler teorisi sistemin doğruluğunun iyileştirilmesi, kapsama
performansının arttırılması amacıyla Ortak Filtreleme yöntemlerinde kullanılmaktadır.
Ayrıca Ortak Filtreleme yöntemlerinin önemli sorunlarından birisi de gizliliktir. Bu
sorunun üstesinden gelmek için Gizliliği-Korunmuş Ortak Filtreleme yöntemleri kullanılmaktadır.
Ancak bu sistemlerde doğruluk ve gizlilik çakı¸san iki amaç olduğundan tavsiye
sisteminin doğruluğunu düşürmektedir. Bu tezin amacı da Gizliliği-Korunmuş Ortak
Filtreleme yöntemlerinin do˘gruluğunun iyileştirilmesi ve kapsama performansının arttırılmasıdır.
Bu sorunların üstesinden gelmek için Kaba Kümeler Teorisinde ayırt edilemezlik
ilişkisi kullanılarak geliştirilen ROUSTIDA algoritması kullanılmıştır. Bu yaklaşım gizliliği korunmuş bellek tabanlı, gizliliği korunmuş model tabanlı ve gizliliği korunmuş
karma tabanlı üç farklı yöntemle test edilmiştir. Deneyler sonucunda Gizliliği Korunmuş
Ortak Filtreleme yöntemlerinde doğruluğun ve seyrek veri sorunlarının iyileştiği görülmüştür.

Abstract:
Recommender systems have become popular with increasing use of Internet. Collaborative
filtering methods which use recommender systems have been used in order to for
selecting product over online platforms. There are some challenges such as privacy, accuracy,
online performance, coverage, sparsity and scalability of these methods. Rough sets
theory has been used in order to overcome these challenges. Rough sets theory has been
used with the intent of improving accuracy, expansion of coverage and increasing online
performance of the collaborative filtering methods. Privacy is one of the important issues
of the collaborative filtering methods. After customers log in the system, this issue begins.
Privacy-preserving collaborative filtering methods have been used to cope with this issue.
However, these methods decrease accuracy of the recommender system. The purpose of
this thesis is overcoming the issue of preserving of privacy. ROUSTIDA algorithm which
improved using indiscernibility relation in the rough sets theory has been used to cope
with this issue. This approach has been tested with three different algorithms, namely
memory-based privacy-preserving, model-based privacy-preserving and hybrid privacypreserving.
In result of experiments, accuracy and sparsity issues have been relieved in
the privacy-preserving collaborative filtering methods.