Dimensionality Reduction-Based Recommendations With Privacy, Fachbücher von brahim Yakut, Huseyin Polat

Das Buch "Dimensionality Reduction-Based Recommendations With Privacy" bietet eine umfassende Analyse der Herausforderungen und Lösungen im Bereich der datenschutzkonformen Empfehlungen durch Collaborative Filtering (CF) Systeme. In der heutigen digitalen Welt, in der Datenschutzbedenken zunehmend in den Vordergrund rücken, ist es entscheidend, dass E-Commerce-Plattformen effektive Empfehlungen bereitstellen, ohne die Privatsphäre der Nutzer zu gefährden. Die Autoren, Ibrahim Yakut und Huseyin Polat, untersuchen, wie variabel maskierte Daten genutzt werden können, um zuverlässige Empfehlungen zu generieren, während gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer gewahrt bleibt. Das Buch beleuchtet die Notwendigkeit, Daten von verschiedenen Parteien zu kombinieren, um die Qualität der Empfehlungen zu verbessern, und bietet Lösungen, die sowohl die Genauigkeit als auch den Datenschutz berücksichtigen. Die vorgestellten Ansätze werden hinsichtlich ihrer Effektivität und der damit verbundenen Kosten analysiert, was wertvolle Einblicke für Forscher und Praktiker im Bereich der Datenanalyse und des maschinellen Lernens bietet.