抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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プライバシーを感じる人は,推薦システムを用いて,破られている場合には,それらは誤った情報を宣言に望むかも知れないあるいは完全にそのようなサービスを利用する。顧客問題を軽減するために,このようなシステムの利用に固有のプライバシーリスクは主に議論される必要があると,サービスプロバイダは,プライバシー保護機構を提供するはずである。また,精度とプライバシーの矛盾する目標の間のバランスである。文献では,研究者は,ユーザが協調的レコメンダーシステムにおける個人的選好の収集に曝露されていることをプライバシーリスクについても考察した。しかし,そのような研究は品目のための単一選好値を提出して生じる脅威を詳しく述べ,多基準ドメインにおける選好の収集により生じるプライバシーリスクを評価するに短い。予測の精度は選好データの品質に密接に関係することを議論の余地のない事実である。多基準評価の収集は動的利用者プロファイルを生成するためのより細粒構造を提供し,品質パーソナライズされた推奨の改善を助ける。しかし,そのような多視点選好データは,より重篤なプライバシー問題をユーザに直面する可能性がある。多基準推薦システムの利用に向けた動機づけ個体は予測の精度の間のバランスを設定に依存しており,プライバシーレベルを確実にした。本研究では,多基準推薦システムの観点から既存のプライバシー違反条件を評価し,そのようなサービスに曝露された包括的な脅威を議論した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
