Privacy preserving rule-based classifiers using modified artificial bee colony optimization algorithm
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: EZGİ ZORARPACI
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Selma Ayşe Özel
Eş Danışman: Yücel Saygın
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Veri madenciliğinde verilerin gizliliğin korunması yeni bir araştırma alanıdır. Gizlilik korumalı veri madenciliğinin amacı veri üzerinde veri madenciliği tekniklerini gerçekleştirirken aynı zamanda da kişilerin hassas bilgilerinin sızmasını engellemektir. Sınıflandırma veri madenciliğinin en çok çalışılan konularından biridir ve bu nedenle gizlilik koruyuculukorumalı veri madenciliği alanında da popüler olmuştur. Diferansiyel gizlilik, gizlilik sızıntısının oranını ϵ parametresi kullanarak belirleyen ve araştırmacılara hassas bilginin bulunduğu veriyi analiz etme imkânı sağlayan güçlü bir gizlilik garantisidir. Literatürde Ant-Miner gibi meta-sezgisel kullanan kural tabanlı sınıflandırıcılar oldukça başarılı olmasına rağmen, bu algoritmaların diferansiyel gizlilik ile ilgili herhangi bir uygulaması gerçekleştirilmemiştir. Bu nedenle, bu tezde kural tabanlı sınıflandırıcıların meta-sezgisel algoritmalar kullanılarak diferansiyel gizlilik ile uygulamaları gerçekleştirilmektedir. Önerilen kural tabanlı sınıflandırma algoritmaları küçük ϵ değerleri için (ϵ=1) literatürde bulunan diğer sınıflandırma yöntemlerinden daha iyi bir performans göstermiştir. Anahtar Kelimeler: Diferansiyel olarak gizli kural tabanlı sınıflandırıcılar, Yapay Arı Kolonisi Optimizasyonu, Gizlilik koruyuculu sınıflandırma. Anahtar Kelimeler: Diferansiyel olarak gizli kural tabanlı sınıflandırıcılar, Yapay Arı Kolonisi Optimizasyonu, Meta-sezgiseller, Gizlilik koruyuculu sınıflandırma.