Sınıflandırma için diferansiyel mahremiyete dayalı öznitelik seçimi

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0001-6333-3388
dc.authorid0000-0002-3149-1565
dc.contributor.authorVar, Esraen_US
dc.contributor.authorİnan, Alien_US
dc.date.accessioned2018-06-19T09:46:38Z
dc.date.available2018-06-19T09:46:38Z
dc.date.issued2018
dc.departmentIşık Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümüen_US
dc.departmentIşık University, Faculty of Engineering, Department of Computer Engineeringen_US
dc.description.abstractVeri madenciliği ve makine öğrenmesi çözümlerinin en önemli ön aşamalarından biri yapılacak analizde kullanılacak verinin özniteliklerinin uygun bir alt kümesini belirlemektir. Sınıflandırma yöntemleri için bu işlem, bir özniteliğin sınıf niteliği ile ne oranda ilişkili olduğuna bakılarak yapılır. Kişisel gizliliği koruyan pek çok sınıflandırma çözümü bulunmaktadır. Ancak bu yöntemler için öznitelik seçimi yapan çözümler geliştirilmemiştir. Bu çalışmada, istatistiksel veritabanı güvenliğinde bilinen en kapsamlı ve güvenli çözüm olan diferansiyel mahremiyete dayalı özgün öznitelik seçimi yöntemleri sunulmaktadır. Önerilen bu yöntemler, yaygın olarak kullanılan bir veri madenciliği kütüphanesi olan WEKA ile entegre edilmiş ve deney sonuçları ile önerilen çözümlerin sınıflandırma başarımına olumlu etkileri gösterilmiştir.en_US
dc.description.abstractSelecting a relevant subset of attributes is one of the most important data preprocessing steps of data mining and machine learning solutions. For the classification task, selection is based on the correlation between an attribute and the class attribute. There are various studies on privacy preserving classification. However, there is no attribute selection solution for such work in the literature. In this study, novel attribute selection methods based on the state of the art solution in statistical database security, known as differential privacy, are proposed. The proposed solutions are implemented with the popular data mining library WEKA and experimental results confirm the positive effects of the proposed solutions on classification accuracy.en_US
dc.description.versionPublisher's Versionen_US
dc.identifier.citationVar, E. & İnan, A. (2018). Differentially private attribute selection for classification. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 33(1), 323-336. doi:10.17341/gazimmfd.406804en_US
dc.identifier.doi10.17341/gazimmfd.406804
dc.identifier.endpage336
dc.identifier.issn1300-1884
dc.identifier.issn1304-4915
dc.identifier.issue1
dc.identifier.scopus2-s2.0-85045715303
dc.identifier.scopusqualityQ2
dc.identifier.startpage323
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11729/1306
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.17341/gazimmfd.406804
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/268620
dc.identifier.volume33
dc.identifier.wosWOS:000427552600027
dc.identifier.wosqualityQ4
dc.indekslendigikaynakWeb of Scienceen_US
dc.indekslendigikaynakScopusen_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.indekslendigikaynakScience Citation Index Expanded (SCI-EXPANDED)en_US
dc.institutionauthorVar, Esraen_US
dc.institutionauthorid0000-0001-6333-3388
dc.language.isotren_US
dc.peerreviewedYesen_US
dc.publicationstatusPublisheden_US
dc.publisherGazi Univ, Fac Engineering Architectureen_US
dc.relation.ispartofJournal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi Universityen_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectDifferential privacyen_US
dc.subjectClassificationen_US
dc.subjectAttribute selectionen_US
dc.subjectNoiseen_US
dc.subjectDiferansiyel mahremiyeten_US
dc.subjectSınıflandırmaen_US
dc.subjectÖznitelik seçimien_US
dc.subjectClassification (of information)en_US
dc.subjectData miningen_US
dc.subjectData privacyen_US
dc.subjectLearning systemsen_US
dc.subjectClassification accuracyen_US
dc.subjectClassification tasksen_US
dc.subjectData preprocessingen_US
dc.subjectDifferential privaciesen_US
dc.subjectPrivacy-preserving classificationen_US
dc.subjectState of the arten_US
dc.subjectStatistical database securityen_US
dc.subjectSolution miningen_US
dc.titleSınıflandırma için diferansiyel mahremiyete dayalı öznitelik seçimien_US
dc.title.alternativeDifferentially private attribute selection for classificationen_US
dc.typeArticleen_US
dspace.entity.typePublication

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
1306.pdf
Boyut:
516.85 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Publisher's Version
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.71 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Makale Koleksiyonu | Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu