Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.13087/1977
Title: Üst-n listesi üreten öneri sistemlerinin segment atağa karşı gürbüzlüğünün analizi
Other Titles: Robustness analysis of top-n recommendation systems against segment attack
Authors: Kaleli, Cihan
Yazıcı, Ayşe
Keywords: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol
Computer Engineering and Computer Science and Control
Üst-N Öneri Sistemleri
Şilin Atak
Gürbüzlük Analizi
Top-N Recommendation Systems
Shilling Attacks
Robustness Analysis
Issue Date: 2019
Publisher: Eskişehir Teknik Üniversitesi
Abstract: Üst-N listesi üreten öneri sistemleri, internet dünyasında etkili bir şekilde kullanılan iş birlikçi filtreleme(İF) yöntemidir. Bu sistemler kullanıcının ilgilenebileceği, henüz satın almadığı ürünlerin listesini önerirken, benzer kullanıcılar veya benzer ürünler üzerinden çeşitli algoritmalar aracılığı ile tahminde bulunurlar. Belirli bir alana yönelimi görülen kullanıcı için yine o alana uyan önerilerde bulunmak sistemi başarılı kılabilir. Öneri sistemleri kullanıcıların hareketlerinden yola çıkarak topladıkları bilgiyi kullanırlar ve bu yol sistemleri bazı kötü amaçlı saldırılara açık hale getirir. Literatürde şilin atak ismiyle anılan saldırılar, sistemin kararlılığını bozar ve öneri sistemlerinin başarısını düşürür. Bu tez kapsamında, üst-N listesi üreten öneri sistemi belirli bir kategori üzerine uygulanmıştır. Saldırı çeşitlerinden biri olan Segment Atak yapılarak sistemin kararlılığı incelenmiştir. Yapılan deneyler ile atağın başarılı olup olmadığı, üst-N öneri sisteminin atak yapılmadan önceki ve sonraki başarı oranları karşılaştırılmıştır. Anahtar Kelimeler:
Recommendation systems that produce the top-N list are collaborative filtering(CF) method that is used effectively in the Internet World. These systems suggest a list of products that the user may be interested in, not yet purchased, while using similar users or similar products to predict them through various algorithms. For a user who is oriented to a specific area, making recommendations that match that area can make the system successful. Recommendation systems use the information based on collect from the users' inputs, which makes these systems vulnerable to some malicious attacks. In the literature, these type of attacks named as shilling attacks, disrupt the stability of the system and reduce the success of recommendation systems. Under this thesis, the recommendation system which produces a top-N list has been applied on a specific category. The stability of the system is examined by conducting a Segment Attack, which is one of the types of Shilling Attacks. The success rates of the top-N recommendation system were compared with the experiments conducted before and after the attack. Keywords:
URI: https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=4J_FzTwlrMCH4qBROpXPHxnrcHg06crHenuC6Jzk4Ve-7dvGfj8ZTFentVDK4LxM
https://hdl.handle.net/20.500.13087/1977
Appears in Collections:Tez Koleksiyonu

Show full item record

CORE Recommender

Page view(s)

14
checked on Oct 3, 2022

Google ScholarTM

Check


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.