Oct 19, 2019   5:13 p.m. Kristián
Academic information system

Summary of topics offered - Faculty of Informatics and Information Technologies


Basic information

Type of work: Dissertation thesis
Topic: Dôvera a súkromie v odporúčaní na webe
Title of topic in English: Trust and privacy in recommendation on the Web
State of topic: approved (prof. Ing. Pavol Návrat, PhD. - Chairperson of Departmental Board)
Thesis supervisor: doc. Ing. Michal Kompan, PhD.
Faculty: Faculty of Informatics and Information Technologies
Supervising department: Institute of Informatics, Information Systems and Software Engineering - FIIT
Max. no. of students: --
Academic year:2019/2020
Proposed by: doc. Ing. Michal Kompan, PhD.
Annotation: Odporúčacie systémy sú dnes neoddeliteľnou súčasťou každej modernej webovej aplikácie. Pri interakcii používatelia zanechávajú informácie, ktoré sú následne využité pre generovanie odporúčaní. Vzhľadom na doménu, sú používatelia náchylní nedôverovať generovaným odporúčaniam (napr. v doméne spravodajstva, e-obchodu). Tu sa naskytá jedinečná príležitosť výskumu metód vysvetľovania odporúčaní (generovanie vysvetlení prečo/ako boli odporúčania vygenerované). Ruka v ruke so samotnými vysvetleniami je vhodné skúmať aj spôsoby prezentácie týchto vysvetlení používateľom (možnosť využiť sledovanie pohľadu). Okrem samotného vysvetľovania, sa v praxi stretávame s požiadavkou súkromia používateľov a teda napr. generovania odporúčania tak, aby nebolo možné zistiť čo si používateľ kúpil v minulosti. Nové spôsoby vysvetľovania a ochrany súkromia pomáhajú budovať dôveru a následne lojálnosť používateľov, ktoré sú kľúčové pre komerčné využitie. Téma ponúka možnosti interdisciplinárneho prepojenia, napr. pre absolventov sociológie. V téme sa predpokladá zapojenie do projektov s praxou (priame zapojenie výsledkov doktoranda).
Annotation in English: The recommender systems are an integral part of almost every modern Web application. While interacting with various systems, users generate information (in form of various feedback), which we use in the personalized recommendation. Based on the application domain, users tend to distrust the generated recommendations (e.g., news domain, e-commerce). This is a great research opportunity, which is usually addressed by the explanation of recommendations (i.e., explanation why or how the recommendation was generated). Hand in hand with explanation also the visual aspect of explanations is an interesting topic of the actual research. Despite the recommendation explanation, business is interested in the topic of users’ privacy (i.e., generating recommendations which don’t indicate what used bought already). Novel approaches for explanation and privacy help to increase the trust and a loyalty of users, while these are crucial for the business. We expect a direct active participation of student in commerce projects. We welcome interdisciplinary students (e.g., graduate of sociology).



Limitations of the topic

To sign up for a topic it is necessary to fulfil one of the following restrictions

Restrictions by study
The table shows restrictions by study to which the student has to be enrolled in order to sign up for the given topic.

Programme
D-IIS Intelligent Information Systems
D-IISxA Intelligent Information Systems (study in English)