TAVSIYA ETISH TIZIMLARIDA MAXFIYLIKNI TA'MINLASH: DEEP Q-LEARING YORDAMIDA MOSLASHUVCHAN EPSILON TANLASH

Abstract

Bugungi kunda tavsiya etish tizimlari foydalanuvchilarga mos kontentni taklif qilish orqali raqamli platformalarda muhim rol o‘ynamoqda. Biroq, bu tizimlar ko‘pincha foydalanuvchilarning shaxsiy ma’lumotlariga asoslanadi. Shu sababli maxfiylikni ta’minlash dolzarb muammoga aylangan. Ushbu tezisda tavsiya etish tizimlarida differensial maxfiylik (Differential Privacy – DP) konsepsiyasini qo‘llash hamda epsilon parametrini moslashuvchan ravishda tanlash orqali maxfiylik va tizim samaradorligi o‘rtasidagi muvozanatni saqlash masalasi ko‘rib chiqiladi. Xususan, Deep Q-Learning (DQL) algoritmi yordamida epsilon qiymatini moslashuvchan ravishda optimallashtirish taklif etiladi.