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J-GLOBAL ID：201802259040793415   整理番号：18A1511358

データベース再構成に基づくプライバシー保持頻出アイテム集合マイニング【JST・京大機械翻訳】

Privacy Preserving Frequent Itemsets Mining Based on Database Reconstruction

著者 (3件)： Li Shaoxin (Southwest University, Chongqing Key Laboratory of Nonlinear Circuits and Intelligent Information Processing, Chongqing, 400715, P. R. China) ,  Mu Nankun (Southwest University, Chongqing Key Laboratory of Nonlinear Circuits and Intelligent Information Processing, Chongqing, 400715, P. R. China) ,  Liao Xiaofeng (Southwest University, Chongqing Key Laboratory of Nonlinear Circuits and Intelligent Information Processing, Chongqing, 400715, P. R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICIST  ページ： 388-394  発行年： 2018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： プライバシー保護頻出アイテム集合マイニング(PP-FIM)は,高頻度アイテム集合マイニングを効率的に達成するために,高感度知識を明らかにすることなく,データベースを変換することを目的としている。しかし,提案PPFIM法の大部分は,データベースのアイデアに基づいている。知識マイニングとプライバシー保存の間の矛盾は避けるのが難しい。この目的のために,著者らは,DR-PPFIMと呼ばれるデータベース再構成に基づく新規PPFIMアルゴリズムを提案する。それは,高いデータユーティリティと高いプライバシーを提供することができる。DR-PPFIMにおいて,最初に,すべての敏感な知識を取り除くために,衛生化アルゴリズムを実行した。次に,新しいデータベース再構成方式を設計して,残りの非敏感な頻繁アイテム集合に基づく新しいデータベースを再構築した。さらに,著者らは,敏感なアイテム集合の重要性をさらに減少させるために,さらなる隠蔽戦略を提案し,それにより,秘密知識の開示の脅威を低減することができた。現実のデータセットに関する提案したDR-PPFIMの実験的評価は,他の最先端のアルゴリズムと比較してDR-PPFIMの優位性を示すことを報告した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *データベース ,  衛生 ,  *再構成 ,  オクルージョン ,  アルゴリズム ,  高感度 ,  *プライバシー
準シソーラス用語： 最先端 ,  プライバシー保護 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： データベース ,  再構成 ,  プライバシー ,  集合