Sınıflandırma için diferansiyel mahremiyete dayalı öznitelik seçimi
Künye
Var, 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.406804Özet
Veri 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. Selecting 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.
Kaynak
Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi UniversityCilt
33Sayı
1İlgili Öğeler
Başlık, yazar, küratör ve konuya göre gösterilen ilgili öğeler.
-
MIMO sinyalleri için uzay-zaman blok kodu klasifikasyonu
Öner, Mustafa Mengüç; Turan, Merve; Çırpan, Hakan Ali (IEEE, 2014-04-26)Bilinmeyen haberleşme sinyallerinin gözü kapalı ve işbirliksiz tanınması için geliştirilen teknikler, hem askeri hem de sivil uygulamalarda kullanım bulmuştur. Çok Girdili Çok Çıktılı (MIMO) haberleşme sistemleri, sinyal ... -
GIS aided vulnerability assessment for roads
Çalışkan, Berna; Atahan, Ali Osman; Kesten, Ali Sercan (Springer Science and Business Media B.V., 2022-04-21)Road networks are vulnerable to natural disasters such as floods, earthquakes and forest fires which can adversely affect the travel on the network. However, not all road links equally affect the travel conditions in a ... -
Joint space time block code and modulation classification for MIMO systems
Bayer, Özgür; Öner, Mustafa Mengüç (Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc, 2017-02)Non-cooperative identification of unknown communication signals is a popular research area with widespread civilian and military applications. Multiple input multiple output (MIMO) systems employing multi-antenna transmission ...