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J-GLOBAL ID：201702283391739054   整理番号：17A0406493

オンラインソーシャルコミュニティのための勧告効率的プライバシー保護含量【Powered by NICT】

Efficient privacy-preserving content recommendation for online social communities

著者 (8件)： Li Dongsheng (School of Computer Science, Fudan University, Shanghai 201203, PR China) ,  Li Dongsheng (Tongji University, Shanghai 201804, PR China) ,  Li Dongsheng (Shanghai Key Laboratory of Data Science, Fudan University, Shanghai 201203, PR China) ,  Lv Qin (University of Colorado Boulder, Boulder, CO 80309, USA) ,  Shang Li (Tongji University, Shanghai 201804, PR China) ,  Shang Li (University of Colorado Boulder, Boulder, CO 80309, USA) ,  Gu Ning (School of Computer Science, Fudan University, Shanghai 201203, PR China) ,  Gu Ning (Shanghai Key Laboratory of Data Science, Fudan University, Shanghai 201203, PR China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 219  ページ： 440-454  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オンラインソーシャルコミュニティにおいて,多くの推薦システムは協調フィルタリング,類似した関心を持つ他のユーザの好みは何に基づく勧告をする方法を用いた。プライバシー問題がこの過程で生じる,繊細な個人情報(例えば,コンテンツ関心)を収集し,明らかにした推薦サーバにである。既存のプライバシー保護協調フィルタリング技術はプライバシーのための効率や精度,大量ユーザのオンラインソーシャルコミュニティには適していないを貿易。YANA(「あなたは単独ではない」),オンラインソーシャルコミュニティにおけるユーザのためのユーザグループベースのプライバシー保護推薦システムを提案した。このシステムでは,ユーザは多様な関心を持つグループに組織化され,関心特定擬似ユーザによる推薦サーバと相互作用し,個々のユーザの個人的関心情報をサーバから隠されたままである。セキュアマルチパーティ計算プロトコルと推奨戦略のスーツを推奨プロセスにおけるグループメンバーからユーザのプライバシーを保護するために提案した。モバイル機器とデスクトップコンピュータに実装したプロトタイプシステムと,実世界データを用いた評価はYANAはユーザのプライバシーを保護することができることを示し,高い推薦品質とエネルギー効率を達成した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： エネルギー効率 ,  *プライバシー ,  プロトコル ,  コンテンツ ,  品質 ,  相互作用
準シソーラス用語： モバイルデバイス ,  個人情報 ,  協調フィルタリング ,  推奨システム ,  *プライバシー保護 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： レコメンデーション ,  プライバシー ,  効率

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 勧告 ,  プライバシー ,  含量