Genetik algoritma tabanlı gizliliği koruyan ortak filtreleme

İnternet kullanımının artması ile insanlar hemen her ihtiyacını çevirim içi hizmet sunan firmalardan karşılamaya başladılar. Ancak internet üzerinden hizmet veren firmaların kullanıcı ve ürün sayısı ile ürün çeşitliliği arttıkça kullanıcıların ürün seçiminde karar verebilmeleri giderek güçleşmiştir. Öneri sistemleri, bu süreçleri otomatikleştirerek kullanıcıların karar verme aşamasında kendilerine en uygun ürünün sunmaktadır. Öneri sistemlerinin doğru öneriyi kabul edilebilir bir süre içerisinde güvenli bir şekilde öneri üretebilmeleri gerekmektedir. Yapılan tez çalışmasında bu kriterleri hepsinin karşılanması amaçlanmıştır. Geleneksel hafıza tabanlı en yakın komşuluk esasına dayalı ortak filtreleme tekniği genetik algoritma ile geliştirilerek kullanıcılara daha doğru önerilerin üretilmesi amaçlanmıştır. Diğer taraftan kullanıcıların ürünlere verdikleri oylama bilgilerinin de gizliliği sağlanarak sistemin veri güvenliği de sağlanmıştır. Yapılan çalışmalarda ortak filtreleme ve gizliliği korunmuş ortak filtreleme yöntemleri ayrı ayrı genetik algoritma ile geliştirilmiş ve sonuçlar analiz edilmiştir. Her iki yöntemde de sistemin geleneksel tekniklere göre daha doğru sonuçlar ürettiği deneylerle gözlemlenmiştir. Gizliliği koruyan ortak filtreleme yönteminin genel doğruluğunun genetik algoritmalar ile iyileştirildikten sonraki artışının gizliliği sağlanmamış ortak filtreleme yönteminde elde edilen iyileştirmeden oransal olarak daha iyi olduğu gözlemlenmiş ve bu durumun sebepleri açıklanmıştır.