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J-GLOBAL ID：201802279509682180   整理番号：18A0095676

プライバシー保護を持つタグに基づく推薦アルゴリズムの研究【JST・京大機械翻訳】

Research of Privacy-preserving Tag-based Recommendation Algorithm

著者 (2件)： Cao Chunping (上海理工大学光電信息与計算机工程学院 上海200093) ,  Xu Bangbing (上海理工大学光電信息与計算机工程学院 上海200093)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 44  号： 8  ページ： 134-139  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  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： タグに基づく推薦において,タグはユーザと情報資源の間の関係を作り出すことができる。しかし,意味論的特性があるので,ラベルデータは,ユーザの好みを直接反映することができて,プライバシーの問題は,より多くの問題によってより直接的に反映されることができた。推薦サーバはユーザの歴史的なタグ記録を収集し,攻撃者が推薦サーバを攻撃することによって,ユーザ情報を得ることができて,重大なユーザのプライバシー漏れ問題を引き起こすことができる。これらの問題を解決するために,本論文は,プライバシー保護に基づくタグ付きk-平均クラスタリングに基づく資源推薦方式CDP-k-meansRAを提案して,それはユーザの送信側匿名性保護をCrowdsネットワークによって実行した。さらに,ε-差分プライバシー保護を改良したラベルk平均クラスタリングアルゴリズムに組み込んだ。実験結果により,提案したCDP k-meansRAとk-meansRAアルゴリズムを比較して,CDP-k-meansRAが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,推薦品質を保証することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  クラスタ化 ,  意味論 ,  品質 ,  *プライバシー ,  送信 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  差分プライバシー ,  匿名性 ,  攻撃者 ,  情報資源 ,  *推薦アルゴリズム ,  *プライバシー保護 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Privacy preservation ,  Tag clustering ,  Crowds network ,  Sender anonymity ,  ε-differential privacy

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： プライバシー ,  タグ ,  推薦アルゴリズム ,  研究