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J-GLOBAL ID：201802222935372401   整理番号：18A0196237

因果効果推定による識別検出【Powered by NICT】

Discrimination detection by causal effect estimation

著者 (6件)： Li Jiuyong (University of South Australia, Adelaide, Australia) ,  Liu Jixue (University of South Australia, Adelaide, Australia) ,  Liu Lin (University of South Australia, Adelaide, Australia) ,  Le Thuc Duy (University of South Australia, Adelaide, Australia) ,  Ma Saisai (University of South Australia, Adelaide, Australia) ,  Han Yizhao (University of South Australia, Adelaide, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Big Data  ページ： 1087-1094  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データから学習アルゴリズムで用いられているますます決定では,アルゴリズムの識別は市民権侵害のリスクとなっている。の識別検出は,反事実的推論のプロセスである。本論文では,データマイニング法を組み合わせた良く確立された反事実的推論フレームワーク,潜在的転帰モデルに一般的な検出フレームワークを提案した。ポテンシャル結果モデルを組み合わせた因子による大域的および局所的識別と識別の操作定義を支持するが,データマイニング法は検出を有効にする。基づくポテンシャル結果モデル因果効果推定を用いた相関ルールマイニングによる例示,提案した方法は四種の実世界データセットを用いて評価し,Bayesネットワーク(BN)に基づく検出法と比較した。のみならずBNに基づく方法により検出される全体的な識別でなく,BNベースの方法では得ることができないことを局所および複合識別を検出することができた。提案した方法は効率的であり,データセットサイズと属性の数に合わせて大きさを。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 学習アルゴリズム ,  *データマイニング ,  検出法 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 信念ネットワーク ,  アソシエーション分析 ,  転帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 論理代数  (JB03000H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 推定 ,  識別