МЕТОДИ ДИФЕРЕНЦІЙНОЇ ПРИВАТНОСТІ В ГІБРИДНИХ СИСТЕМАХ РЕКОМЕНДАЦІЙ НА ОСНОВІ МАТРИЧНОЇ ФАКТОРИЗАЦІЇ

Authors

  • Лебьодкін Д. О. 1Дніпровський державний технічний університет, Кам’янське
  • Жульковський О.О. Університет митної справи та фінансів, Дніпро
  • Жульковська І.І. Університет митної справи та фінансів, Дніпро

Downloads

Download data is not yet available.

References

Шумейко О.О., Сотник В.С., Жульковська І.І., Жульковський О.О. Використання методів Data Mining для обробки мовної інформації. Математичне моделювання. 2021. № 2 (45). С. 48–57. URL: https://doi.org/10.31319/2519-8106.2(45)2021.246944

Vokhmianin H., Zhulkovska I., Zhulkovskyi O., Ulianovska Yu., Mala Yu. Forecasting demand for products using neural models and time series. Mathematical Modeling. 2024. Vol. 50 (1). pp. 19–31. URL: https://doi.org/10.31319/2519-8106.1(50)2024.304779

Shokri R., Stronati M., Song C., Shmatikov V. Membership inference attacks against machine learning models. Proc. 2017 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP). 2017. P. 3–18. URL: https://doi.org/10.1109/SP.2017.41

Dwork C., Roth A. The algorithmic foundations of differential privacy. Foundations and Trends in Theoretical Computer Science. 2014. 9(3–4). P. 211–407. URL: https://doi.org/10.1561/0400000042

Gomez-Uribe C. A., Hunt N. The Netflix recommender system: algorithms, business value, and innovation. ACM Transactions on Management Information Systems. 2016. 6(4). Article 13. URL: https://doi.org/10.1145/2843948

Zhang S., Yao L., Sun A., Tay Y. Deep learning based recommender system: a survey and new perspectives. ACM Computing Surveys. 2019. 52(1). Article 5. URL: https://doi.org/10.1145/3285029

Zhulkovska I., Zhulkovskyi O., Yakovenko V., Rudianova T., Mala Yu., Lebedkin D. Approaches to Ensuring Data Privacy in Machine Learning Models. Mathematical Modeling. 2026. Vol. 54. No 1. pp. 49–57. URL: https://doi.org/10.31319/2519-8106.1(54)2026.352417

Zhulkovskii O., Panteikov S., Zhulkovskaya I. Information-modeling forecasting system for thermal mode of top converter lance. Steel in Translation. 2022. Vol. 52. No. 5. P. 495–502. URL: https://doi.org/10.3103/S0967091222050138

Published

2026-05-20

How to Cite

Лебьодкін Д. О., Жульковський О.О., & Жульковська І.І. (2026). МЕТОДИ ДИФЕРЕНЦІЙНОЇ ПРИВАТНОСТІ В ГІБРИДНИХ СИСТЕМАХ РЕКОМЕНДАЦІЙ НА ОСНОВІ МАТРИЧНОЇ ФАКТОРИЗАЦІЇ. Збірник матеріалів Всеукраїнської конференції молодих учених "Інформаційні технології" (ISSN: 2664-2638), (13), 248–252. Retrieved from https://www.zcit.kubg.edu.ua/index.php/journal/article/view/105

Issue

Section

Технології, методи та засоби захисту інформації в інформаційно-комунікаційних системах