Yazar
Razeghi, Yusuf
Basım Tarihi
2019-08-20
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Kayıt Numarası
53bd44e3-8710-455b-beeb-4d2a4110645e
Lokasyon
Bilgisayar Bilimleri Bölümü
Tarih
2019-08-20
Örnek Metin
Şirketler hizmetlerini özelleştirirken genellikle kullanıcılarının verilerini kullanır. Yeni düzenlemeye göre kullanıcılarının özel verilerini saklayabilmek ve paylaşabilmek için kullanıcılarının iznini alması gerekiyor. Mevcut yaklaşımlar bazı teşvikler sağlayarak erişim haklarının talep edilmesine dayanmaktadır. Müşteriler yalnızca borsa şirketlerinin erişim hakkı verme konusunda sunduğu olası teşvikleri kabul edebilir veya reddedebilir. Bu tez, aracı tabanlı, teşvik odaklı ve gizliliği koruyan bir bilgi paylaşım çerçevesi sunmaktadır. Bu tezin ana katkılarından biri, veri sağlayıcı temsilcisine bilgi paylaşım sürecinde aktif bir rol vermek ve sağlayıcı ile veri ve bilgi talep eden (DI) arasındaki mevcut asimetrik konumu DI sağlayıcı lehine değiştirmektir. Talep sahibinin veri talebine ve teşvik teklifine ikili evet/hayır yanıtı vermek yerine, sağlayıcı, yüksek gizlilik değeri olan belirli DI parçalarının talep edilen DI paketinden hariç tutulması konusunda pazarlık yapabilir ve/veya farklı türde bir teşvik isteyebilir. Sunulan yaklaşımı bir kullanım senaryosunda gösteriyoruz ve bir kullanıcı deneyi gerçekleştiriyoruz. Anket yanıtları, katılımcıların şirketlerle bilgi paylaşım politikaları konusunda müzakere yapılması fikrinden hoşlandıklarını gösterdi. Ayrıca bu tez, otomatik müzakere aracıları için derin takviyeli öğrenmeyi kullanan bir kabul stratejisi önermektedir. Otomatik müzakere literatüründe, kabul stratejilerinin çoğu önceden tanımlanmış bazı kurallara dayanmaktadır. Buna karşılık, bu tez, rakibin teklifini ne zaman kabul edeceğinizi öğrenmek için takviyeli öğrenmeyi kullanmayı önermektedir. Deneysel değerlendirmemiz, geliştirilen kabul stratejisinin AC-Next kabul stratejisinin yanı sıra gerçekleştirildiğini göstermektedir. Yeni düzenlemeye göre, kullanıcıların özel saklanması depolamak ve paylaşmak için kullanıcıların iznini alması gerekmektedir. Mevcut seçenekler, bazı teşvikler sağlayarak hak haklarını talep etmeye devam etmektedir. Müşteriler, sundukları teşviklere karşılık özellikler talep ettiklerinde cevap olarak sadece olumlu ya da olumsuz olarak dönüşebiliyorlar. Bu tez, sayısal, teşvik odaklı ve mahremiyete dayalı bir bilgi paylaşım sistemi sunmaktadır. Bu tezin ana katkılarından biri, veri sağlayıcısına bilgi paylaşım süreci aktif bir rol vermek ve sağlayıcı ile veri kullanıcı arasında mevcut asimetrik pozisyonlar veri sağlayıcısı stabil değiştirmesidir. Verinin alıcının veri talebine ve teşvik teklifine evet / hayır cevab şekli yerine, sağlayıcı, talep edilen veri paketinden, yüksek mahremiyet değeri olan bazı veriler tekliften çıkararak açıklayabilir veya farklı bir teşvik türü talep edebilir. Sunulan yaklaşım bir kullanım senaryosu üzerinde gösterim kullanıcı deneyi yapılmıştır. Anket cevapları, girişimleri, bilgi paylaşım politikaları hakkında firmalarla müzakere etme faaliyetlerini tastikle göstermişlerdir. Ayrıca, bu tez, otomatik müzakere yapanlar için derinlemesine pekiştirmeli öğrenmeyi kullanan bir kabül stratejisi önermektedir. Otomatik işlem literatüründe, kablo seçeneklerinin çoğu önceden tanımlanmış bazı kurallara dayanmaktadır. Farklı olarak, bu tez öğrenme, rakibin teklifini ne zaman bilgi birikimini pekiştirmek için kullanmayı önermektedir. Deneysel değerlendirmemiz, ayrı kabül stratejisinin, ACNext kabül stratejisi kadar iyi performans gösterdiği görülmektedir.
