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J-GLOBAL ID：201902218152218199   整理番号：19A0358201

プライバシー保存による時間意識分散サービス推薦【JST・京大機械翻訳】

Time-aware distributed service recommendation with privacy-preservation

著者 (6件)： Qi Lianyong (School of Information Science and Engineering, Qufu Normal University, China) ,  Wang Ruili (Institute of Natural and Mathematical Sciences, Massey University, New Zealand) ,  Hu Chunhua (Key Laboratory of Hunan Province for Mobile Business Intelligence, Hunan University of Commerce, China) ,  Li Shancang (Computer Science and Creative Technologies Department, University of the West of England, UK) ,  He Qiang (Faculty of Information and Communication Technologies, Swinburne University of Technology, Australia) ,  Xu Xiaolong (School of Computer and Software, Nanjing University of Information Science and Technology, China)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 480  ページ： 354-364  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  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： 大量のデータから洞察情報を抽出する有望な方法として,サービス推薦は,学術的および産業的領域の両方において,ますます多くの注目を集めている。最近,LSH技術は,高い推薦効率とプライバシー保護の能力を追求するサービス推薦に導入されている。特に,推薦決定を行うために使用される歴史的サービス品質(QoS)データが異なるプラットフォームにわたって配布される。しかしながら,既存のLSHベースのサービス推薦手法は,しばしば,QoSに対する動的コンテキスト(例えば時間)の影響を考慮することなく,サービス推薦のためのQoSデータが静的でユニークであると仮定することが多い。この挑戦の観点から,時間因子を組み込むために従来のLSH技術を拡張し,さらに,LSHに基づく新しい時間認識およびプライバシー保護サービス推薦アプローチを提案した。最後に,大規模実世界データセット,すなわちWS-DREAMに関する広範な実験を行い,提案の有効性と効率を検証した。実験結果は,著者らの方式がプライバシー保護を保証する間,推薦精度と効率の間の良いトレードオフを達成することを示した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *プライバシー ,  有効性
準シソーラス用語： サービス品質 ,  プライバシー保護 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 分散サービス推薦 ,  プライバシー保護 ,  時間 ,  局所性に敏感なハッシング

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： プライバシー ,  保存 ,  意識 ,  サービス ,  推薦