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J-GLOBAL ID：201602279485200259   整理番号：16A0081560

遷移確率行列と順次ルール空間Kー匿名データセットに基づく空間予測の方法【Powered by NICT】

A Method of Spatial Prediction Based on Transition Probability Matrix and Sequential Rules of Spatial-temporal K-anonymity Datasets

著者 (4件)： Zhang Haitao (Coll. of Geographic and Biologic Information, Nanjing Univ. of Posts & Telecommunications, Nanjing) ,  Ge Guodong (Coll. of Geographic and Biologic Information, Nanjing Univ. of Posts & Telecommunications, Nanjing) ,  Huang Huihui (Coll. of Geographic and Biologic Information, Nanjing Univ. of Posts & Telecommunications, Nanjing) ,  Xu Liang (Coll. of Geographic and Biologic Information, Nanjing Univ. of Posts & Telecommunications, Nanjing)
資料名： Diqiu Xinxi Kexue Xuebao  (Diqiu Xinxi Kexue Xuebao)
巻： 17  号： 4  ページ： 391-400  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2670A  ISSN： 1560-8999  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 最近,時空間K匿名,位置ベースサービス(LBS)応用におけるユーザーのプライバシー保護のための一連の技術の中で卓越した方式となって,その実装が容易でかつ広い適用性のためである。空間的-時間的K匿名データセットに基づいた系の解析空間予測シナリオは,個別化サービスのためのLBS匿名データセットの利用を改善することにおいて重要である。本論文では,確率的統計技法とデータマイニング技法の利点を組み合わせることによる空間的予測法を提案した。詳細なプロセスは4相に分離した:第1相,逐次ルールとMarkov連鎖に基づく予測特性を検討し,次いで空間K匿名データセットの配列からの正規順序ルールのnステップ遷移確率行列を計算するために設計したアルゴリズム2相,例えばデータセットのnステップ遷移確率行列を採用して直接,簡単な予測を行った。しかし,この方法の欠点も求めることができる簡単な予測の全経路を学習することができないで,LBSユーザの挙動パターンの解析に非常に重要である;従って,段階3では,正確な予測アルゴリズムを設計し,詳細なKステップ経路,詳細なk-1段からの遷移確率,開始及び停止ノードのみが含まれることを簡単なKステップを再帰的に発見し;第4段階で,シミュレーション実験を行ったが,実験結果は,提案手法は,従来法よりも高速で予測モデルを構築できることを示しており,データセットの逐次ルールのための異なる信頼性しきい値を設定することにより,高精度な予測を柔軟に調整することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 適応性 ,  予測モデル ,  データマイニング ,  サービス ,  予測技法 ,  利用者 ,  *遷移確率 ,  Markov連鎖 ,  高速度 ,  統計的方法
準シソーラス用語： 高精度 ,  予測アルゴリズム ,  プライバシー保護 ,  *データセット ,  *匿名 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 遷移確率 ,  行列 ,  ルール ,  匿名 ,  データセット ,  予測