Binary data reconstruction in privacy-preserving recommendation algorithms = Gizlilik tabanlı öneri algoritmalarında ikili verilerin yeniden oluşturulması

Abstract

Ortak filtreleme sistemleri Internet' in sıklıkla kullanılmasıyla beraber kullanıcılara güvenilir tavsiyeler üretmek için çok popüler oldu. Bu sistemlerin oylamaları ikili veya nümerik bir ölçekte olabilir ve kullanıcılar tarafından sağlanan veriler merkezi bir sunucuda tutulabilir, iki- veya çok-parti arasında dağıtık olabilir ve hatta eşler ortak filtreleme amaçları ile bir araya gelebilirler. Ortak filtreleme sistemleri doğru tavsiyeler üretebilmek için kullanıcıların doğru geri bildirimine bel bağlarlar. Fakat, bu sistemlerin kullanıcıları kişiye özel verilerinin toplanma amacı dışında kullanılabileceğini hissederlerse gerçek fikirlerini sağlamakta isteksiz davranabilirler. Ortak filtreleme sistemlerine katılmak için böyle bir direniş tavsiye kalitesini aksatabilir. Bu noktada, gizlilik tabanlı ortak filteleme sistemleri gizlilik endişelerini tavsiye kalitesini feda etmeden öncül olarak göz önüne alırlar. Bu yüzden, kullanıcılar gizlilik tabanlı ortak filtrelemede alınan önlemler sayesinde kaliteli tavsiye almanın yanında doğru girdiler sağlamaya da ikna edilirler. Fakat, bu önlemlerin ifade edilen gizlilik korumasını sağlayıp sağlamadığı incelenmelidir. Bu tez çalışmasının amacı merkezi sunucu tabanlı, iki- veya çok-parti arasında dağıtılmış ve eşler arası işbirliğini içeren farklı veri dağıtımı senaryoları altında farklı gizlilik koruma protokolleriyle saklanmış ikili oylamalardan korunması sözü verilen orijinal ikili oylamaların elde edilmesidir. Veri imarının doğruluğunu ve gizlilik koruma protokollerinden orijinal ikili oylamaları elde ederken karşılaşılan engellerden kurtulmak için yardımcı bilgi kullanılmıştır.