Mahremiyet duyarlı graf evrişimli sinir ağları ile trafik hız tahmini
Traffic speed prediction with privacy-aware graph convolutional neural networks
- Tez No: 973303
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ CANBAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Modern ve kalabalık şehirlerde trafik yönetimi büyük bir problemdir. Şehir içi trafik sistemlerinde, trafik akışının gelecekteki durumunu tahmin etmek için şehir içi yol ağı verileri yaygın olarak kullanılmaktadır. Teknolojinin gelişmesiyle beraber trafik tahmin sistemleri, araçlar ve sürücüler hakkında çok miktarda veri toplamaktadır. Toplanan veriler, çoğunlukla trafik yoğunluğunu, sürüş hızlarını, güzergâhları, araç tiplerini ve hatta sürücülerin tercihlerini içerebilmektedir. Fakat bu tür verilerin toplanması ve analizi, mahremiyet endişelerine yol açmaktadır. Eğer bu verilere mahremiyet önlemleri uygulanmazsa, kişisel bilgilerin ifşa olma riski bulunmaktadır. Mahremiyet koruma modelleri, toplanan veya işlenen kişisel bilgilerin anonimleşmesini yani kullanıcıların kimlikleriyle ilişkilendirilmeden analiz edilmesini sağlamaktadır. Böylece verilerin doğrudan bir kişiye ya da araca ait olup olmadığı ayırt edilememektedir. Güncel mahremiyet koruma yöntemlerinden olan diferansiyel mahremiyet, verilere kontrol edilebilir şekilde rastgele gürültü ekleyerek veri ile kişi arasındaki bağlantıyı istatistiki olarak koparmayı hedefler. Yapılan bu çalışmada, graf evrişimsel sinir ağlarına diferansiyel mahremiyet yöntemi entegre edilerek trafik hız tahminlemesi amaçlanmıştır. Deneysel çalışmalarda elde edilen bulgular, trafik hız tahminlemede diferansiyel mahremiyet uygulanmış yöntemlerin başarılı sonuçlar verdiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Traffic management is a major problem in modern, crowded cities. In urban traffic systems, urban road network data is widely used to predict future traffic flow conditions. With the advancement of technology, traffic prediction systems collect large amounts of data about vehicles and drivers. The data collected often includes traffic density, driving speeds, routes, vehicle types, and even driver preferences. However, the collection and analysis of such data raise privacy concerns. If privacy measures are not applied when processing or analyzing such data, there is a risk of personal information being disclosed. Privacy protection models ensure the anonymization of personal information that is collected or processed. This eliminates the connection between the data and its owners as much as possible. Differential privacy, one of the current privacy protection methods, aims to statistically break the connection between the data and the individual by adding controllable noise to the data. In this study, the differential privacy method was integrated into graph convolutional neural networks to predict traffic speed. The findings from the experimental studies indicate that methods applying differential privacy yield successful results in traffic speed prediction.
Benzer Tezler
- Mahremiyet duyarlı yapay zekâ sistemi ile covıd-19 hastalığının tespit edilmesi
Detecting covid-19 disease by using privacy aware artificial intelligence system
ABDULLAH İSMETOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ CANBAY
- Doğumhanede görev yapan ebelerin mahremiyet algısı
The perception of privacy of midwive working in the delivery room
CEREN DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
EbelikSağlık Bilimleri ÜniversitesiEbelik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAADET YAZICI
- Yoğun bakımda kültürel uygulamalar ve kültüre duyarlı bakımın incelenmesi
Cultural practices in intensive care and examination of culturally sensitive care
AYŞENUR ÖZER
- Müslüman feminist kadınlarda dönüşen mahremiyet anlayışı
Transforming understanding of privacy in muslim feminist women
BETÜL AKAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Dinİstanbul ÜniversitesiFelsefe ve Din Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİRSEN BANU OKUTAN
- Ebeveynlerin sharenting eylemi farkındalık düzeyleri üzerine bir inceleme
An investigation on parents' awareness of sharenting action
EMİNE KARA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İletişim BilimleriBolu Abant İzzet Baysal Üniversitesiİletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET TUNCAY ERDEM