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J-GLOBAL ID：201902259655413213   整理番号：19A0707291

Bエッジ被覆を用いたデータの適応匿名化【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Anonymization of Data using b-Edge Cover

著者 (6件)： Khan Arif ,  Choromanski Krzysztof ,  Pothen Alex ,  Ferdous S. M. ,  Halappanavar Mahantesh ,  Tumeo Antonino
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SC  ページ： 743-753  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： 著者らは,各ユーザが望ましいレベルのプライバシーを必要とする匿名性保証を持つ個人に到達する共有データの問題を調査した。この目的を達成し,高品質匿名化データセットを生成する適応匿名性問題のための分散メモリ並列アルゴリズムと同様に,最初の共有メモリを提案した。新しいアルゴリズムは,非類似性行列のエッジ上の重みを反復的に計算する最適化手順に基づいており,各反復においてグラフにおける最小加重b-Edge Coverを計算する。ここでは,b-Edge Coverを計算するための2近似アルゴリズムを用いて,並列に適応匿名性問題を解くことができることを述べた。著者らは,5分以内に超計算機上で数千のインスタンスと数百の特徴を有する適応匿名性問題を解決することができた。このアルゴリズムは,分散メモリスーパーコンピュータ上で8Kコアまでスケールアップし,共有メモリマルチプロセッサ上で良好なスピードアップを提供する。より小さい問題において,信念伝搬アルゴリズムが実行可能であるとき,著者らのアルゴリズムは2桁速い。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： 並列アルゴリズム ,  アルゴリズム ,  スケールアップ ,  マルチプロセッサシステム ,  *被覆 ,  最適化 ,  プライバシー ,  分散メモリ ,  共有メモリ
準シソーラス用語： BPアルゴリズム ,  近似アルゴリズム ,  加重 ,  非類似性 ,  匿名性 ,  *匿名 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： エッジ ,  適応 ,  匿名化