• norsk
    • English
  • English 
    • norsk
    • English
  • Login
View Item 
  •   Home
  • Fakultet for informasjonsteknologi og elektroteknikk (IE)
  • Institutt for datateknologi og informatikk
  • View Item
  •   Home
  • Fakultet for informasjonsteknologi og elektroteknikk (IE)
  • Institutt for datateknologi og informatikk
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

User Privacy in Recommender Systems

Mohallick, Itishree
Master thesis
Thumbnail
View/Open
14317_FULLTEXT.pdf (2.898Mb)
14317_COVER.pdf (206.6Kb)
URI
http://hdl.handle.net/11250/2456868
Date
2017
Metadata
Show full item record
Collections
  • Institutt for datateknologi og informatikk [3778]
Abstract
Med økningen i tilgangen til nettbaserte informasjonskilder så har bruken av anbefalingssystemer tredd frem som et kraftig verktøy for å redusere mengden overført informasjon og samtidig tilby tilpasset innhold for den spesifikke målgruppen. Anbefalingssystemer er mye brukt i alle aspekter knyttet til nettet med alt fra netthandel til dynamisk tilpassede nyheter. Til tross for den økte populariteten så er ikke rekommendasjonssystemene nødvendigvis 100% troverdige på grunn av at den personlige informasjonen som disse systemene samler inn kan utgjøre en personvernrisiko. For en bruker som opplever at privat informasjon blir misbrukt av et slikt system vil naturligvis være skeptiske til slike systemer senere. Derfor tar denne avhandlingen utgangspunkt i forskningen gjort på personvern i anbefalingssystemer som viser at dette kan være et problem som det er verdt å se nærmere på. Denne avhandlingen inkluderer også personvernrisikoer og de tekniske løsningene brukt for å beskytte personlig informasjon, samt de nåværende lovene rundt personvern med tanke på bekymrede brukere.

I motsetning til tidligere forskning utført på personvern ved domeneuavhengige anbefalingssystemer så har nyhetsdomener i denne avhandlingen blitt valgt som et ekstra forskningspunkt. Mer konkret så vil denne avhandlingen identifisere de personlige opplysningene som inngår i anbefalingssystemer for nyhetsdomener. Personalisering av nyheter har blitt mer viktig da en bruker er mer interessert i å holde seg oppdatert på spesifikke nyheter innenfor en kort tidsperiode. Kvaliteten og nøyaktigheten til slike persontilpassede nyheter er avhengig av å sanke informasjon om leserne. Som et eksempel så er ønsker nyhetssamlere slik som Google News at brukere skal logge inn i systemet for å få persontilpassede nyheter. For mer generiske nyhetsforslag så samler systemet brukerens netthistorie og ser mønster i nettsidene brukeren har besøkt. Behovet for brukerprofiler øker risikoen for personvernet i nyhetsdomener, mens logging av en brukers netthistorie fører til en økt risiko for personvernet til en hvilken som helst bruker av nyhetsdomenet.

Til slutt så har det også blitt utført en brukerundersøkelse gjennom en serie med spørreskjemaer for å kartlegge brukeres meninger om personvern på nettet. Det ble konkludert med at en brukers preferanser med tanke på personvern, hva brukeren visste om innsamling av persondata, samt det eventuelle eierskapet av den innsamlede dataen hadde en stor innvirkning på en brukers mening om personvern. En analyse av resultatet fra undersøkelsen viste også at norske brukere er mindre opptatt av personvern på nettet sammenlignet med brukere fra andre nasjoner.
Publisher
NTNU

Contact Us | Send Feedback

Privacy policy
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Service from  Unit
 

 

Browse

ArchiveCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsDocument TypesJournalsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsDocument TypesJournals

My Account

Login

Statistics

View Usage Statistics

Contact Us | Send Feedback

Privacy policy
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Service from  Unit