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J-GLOBAL ID：201802280342824821   整理番号：18A2037373

ビッグデータ解析のためのデータ再構成法【JST・京大機械翻訳】

A Data Reconstruction Method for The Big-Data Analysis

著者 (5件)： Mito Masataka (Graduate School of Integrated Arts and Sciences, Kochi University, Kochi, 780-8520, Japan) ,  Murata Kenya (Graduate School of Integrated Arts and Sciences, Kochi University, Kochi, 780-8520, Japan) ,  Eguchi Daisuke (Graduate School of Integrated Arts and Sciences, Kochi University, Kochi, 780-8520, Japan) ,  Mori Yuichiro (Graduate School of Integrated Arts and Sciences, Kochi University, Kochi, 780-8520, Japan) ,  Toyonaga Masahiko (Graduate School of Integrated Arts and Sciences, Kochi University, Kochi, 780-8520, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： iCAST  ページ： 319-323  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： 近年,様々なビジネスオペレーションやsal判断戦術において,ビッグデータアプローチが重要になっている。反対に,多数のプライバシー問題はそれらの解析技術の進歩を制限する。このような問題を緩和するために,本論文では,いくつかのプライバシー保存方法,すなわち匿名化,極値記録除去,完全暗号化解析などを提案した。しかし,プライバシーの亀裂はまだ残っており,他の外部組織によるビッグデータのオープン利用を妨げている。プライバシーデータを本質的に使用しないビッグデータ再構成法を提案した。この方法は,ビッグデータの統計的特徴,すなわちその属性ヒストグラムとそれらの相関係数のみを用いる。この方法を用いて価値ある情報を抽出できるかどうかを検証するために,筆者らは,自己組織化マップ(SOM)を用いてデータを評価した。結果により,同じ片のフィン形成を,著者らのデータおよびビッグデータから抽出した。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： ヒストグラム ,  フィン ,  自己組織化特徴マップ ,  相関係数 ,  *プライバシー ,  亀裂 ,  暗号 ,  *ビッグデータ
準シソーラス用語： 統計的特徴 ,  匿名 ,  戦術 , 【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 (1件)： データ解析