Naïve Bayesian Classifier-Based Private Recommendations, Fachbücher von Huseyin Polat, Cihan Kaleli

Das Buch "Naïve Bayesian Classifier-Based Private Recommendations" bietet eine umfassende Analyse der Herausforderungen, die mit kollaborativen Filtersystemen (CF) verbunden sind, insbesondere im Hinblick auf den Datenschutz. In der heutigen digitalen Welt sind solche Systeme weit verbreitet, jedoch stehen sie vor der Herausforderung, qualitativ hochwertige Daten zu erhalten, da Nutzer oft zögern, ihre persönlichen Informationen preiszugeben. Dieses Werk untersucht die Problematik der Datenvertraulichkeit und schlägt innovative Ansätze vor, um Empfehlungen zu generieren, ohne die Privatsphäre der Nutzer zu gefährden. Durch den Einsatz von Techniken wie der randomisierten Antwort (RRT) wird ein neues Schema entwickelt, das es ermöglicht, Empfehlungen auf der Grundlage von naïven Bayes-Klassifikatoren zu erstellen. Darüber hinaus werden Lösungen präsentiert, die es ermöglichen, CF-Dienste auf verteilten Daten anzubieten, ohne die Privatsphäre der beteiligten Parteien zu verletzen. Das Buch richtet sich an Fachleute und Studierende, die sich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich der datenschutzfreundlichen Empfehlungssysteme auseinandersetzen möchten.