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J-GLOBAL ID:201102241157225372   整理番号:11A0527373

特異値分解と独立成分分析に基づく個人情報保護-保持データマイニング手法

A Privacy-Preserving Data Mining Method Based on Singular Value Decomposition and Independent Component Analysis
著者 (2件):
資料名:
巻:ページ: 124-132 (J-STAGE)  発行年: 2011年 
JST資料番号: U0042A  ISSN: 1683-1470  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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プライバシー保護は,データマイニングに不可欠であり,多くのプライバシー保持データマイニング(PPDM)法が提案されている。このための手法の1つに,異値分解(SVD:Singular Value Decomposition 89)に基づく方法がある。これはプライバシー保護のためデータを発掘(mining)したり移動したりするとき,重要でない情報を見つけるためにSVDを適用する。SVDとICAの両方を使用して,重要情報をより包括的に抽出することができる。したがって本論文では,SVDとICAの両方を使用して,新たなPPDM手法を提案した。実験の結果,提案手法は,データユーティリティを維持しながら,特異値ベースの方法よりもプライバシーを守って,パフォーマンスが向上していることを示す。実験の結果,提案した手法は,データユーティリティを維持しながら,特異値ベースの方法よりもプライバシーを守って,パフォーマンスも向上していることを示した。(翻訳著者抄録)
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分類 (1件):
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データ保護 
引用文献 (25件):
  • Agrawal, R., & Srikant, R. (2000) Privacy-preserving data mining. ACM SIGMOD Record 29(2), 439-450.
  • Bertino, E., Fovino, I., & Provenza, L. (2005) A framework for evaluating privacy preserving data mining algorithms. Data Mining and Knowledge Discovery 11(2), 121-154.
  • Cavoukian, A. (1998) Data mining: staking a claim on your privacy. Retrieved October 25, 2010 from the World Wide Web: http://www.ipc.on.ca/images/Resources/datamine.pdf.
  • Chen, Y. (2007) A Study on the Algorithm of Digital Watermarking Based on the Independent Component Analysis, Master thesis, Xiamen University, Xiamen, Fujian, China.
  • Clayton E. (2003) Ethical, legal, and social implications of genomic medicine. New England Journal of Medicine 349 (6), 562-569.
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