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J-GLOBAL ID：201902223340561517   整理番号：19A0302753

大規模不確実データからのプライバシー保持頻出パターンマイニング【JST・京大機械翻訳】

Privacy-Preserving Frequent Pattern Mining from Big Uncertain Data

著者 (5件)： Leung Carson K. (Department of Computer Science, University of Manitoba, Winnipeg, MB, Canada) ,  Hoi Calvin S. H. (Department of Computer Science, University of Manitoba, Winnipeg, MB, Canada) ,  Pazdor Adam G. M. (Department of Computer Science, University of Manitoba, Winnipeg, MB, Canada) ,  Wodi Bryan H. (Department of Computer Science, University of Manitoba, Winnipeg, MB, Canada) ,  Cuzzocrea Alfredo (DIA Department, University of Trieste, Trieste, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： Big Data  ページ： 5101-5110  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： 著者らが大規模データの時代に生きているので,異なる真実性(例えば,正確なデータ,不正確および不確実データ)の可能性がある広範囲のデータを,多くの現実の応用において,高速度で容易に生成または収集することができる。これらの大規模データに埋め込まれることは,貴重な知識と有用な情報であり,それは大規模なデータ科学解によって発見されることができる。人気のあるデータ科学タスクとして,頻繁なパターンマイニングは,頻繁に共存する商品アイテムおよび/またはイベントの集合に関して,暗黙の,以前に未知で潜在的に有用な情報および価値ある知識を発見することを目的としている。既存の頻繁なパターンマイニングアルゴリズムの多くは,正確なデータから頻繁なパターンを見出すために,変換中心マイニングアプローチを用いている。しかし,アイテム中心マイニングアプローチがより適切な状況があり,データが不正確で不確実な状況もある。したがって,本論文では,大きな不確実データから頻繁なパターンをマイニングするためのアイテム中心アルゴリズムを提案した。近年,大規模なデータは,関連する技術革新(例えば,クラウド)と新しいパラダイム(例えば,社会ネットワーク)によって駆動されるように,研究コミュニティから注目を集めている。大規模なデータは,知識管理とfruプロセスをサポートするためにオンラインで公表されているので,これらの大きなデータは,通常,可能な安全な多部分計算問題を有する複数の所有者によって扱われる。このように,大規模データのプライバシーとセキュリティは,この研究状況における基本的問題になった。本論文では,大きな不確実データから頻繁なパターンをマイニングするためのアイテム中心アルゴリズムだけでなく,プライバシー保存アルゴリズムも提示した。言い換えると,本論文では,大きな不確実データから頻繁なパターンをマイニングするためのプライバシー保存アイテム中心アルゴリズムを提案した。著者らの解析的および経験的評価の結果は,プライバシー保護方法における大きい不確実データから頻繁なパターンをマイニングすることにおける著者らのアルゴリズムの有効性を示した。Copyright 2019 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： セキュリティ ,  *不確実性 ,  有効性 ,  *プライバシー ,  コミュニティ ,  安全性 ,  知識管理 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： プライバシー保護 ,  所有者 ,  オンライン ,  社会的ネットワーク ,  *パターンマイニング ,  大規模データ ,  頻出パターンマイニング , 【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)： 大規模 ,  不確実 ,  プライバシー ,  頻出パターンマイニング