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J-GLOBAL ID：202002240462853530   整理番号：20A0958606

TGM 異なるプライバシーを持つ出版軌道のための生成機構【JST・京大機械翻訳】

TGM: A Generative Mechanism for Publishing Trajectories With Differential Privacy

著者 (3件)： Ghane Soheila (School of Computing and Information Systems, University of Melbourne, Melbourne, VIC, Australia) ,  Kulik Lars (School of Computing and Information Systems, University of Melbourne, Melbourne, VIC, Australia) ,  Ramamohanarao Kotagiri (School of Computing and Information Systems, University of Melbourne, Melbourne, VIC, Australia)
資料名： IEEE Internet of Things Journal  (IEEE Internet of Things Journal)
巻： 7  号： 4  ページ： 2611-2621  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2432A  ISSN： 2327-4662  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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,ε-微分プライバシー保証を有する出版軌道データセットのための軌道生成機構(TGM)と呼ばれる新しい生成アルゴリズムを記述して,それは,最先端のアルゴリズムより実質的に高い計算効率と実用性(実用的)を達成した。著者らのアルゴリズムは,最初に(モデル)データを図式生成モデルとして符号化し,移動物体軌跡の統計を正確に捕捉する。このモデルを用いて,TGMは次に,雑音がオブジェクトの動き方向を捕捉するために最適に追加されるように,合成軌道を個別に生成する。著者らのアルゴリズムは,生成されたデータセットにおける軌道の空間的および時間的情報の両方を保存し,競合するアプローチよりも少ないメモリと計算を必要とし,移動距離と滞在位置に関して実際の軌道データの特性を保存する。広い範囲の設定を持つ実および模擬データセットに対するTGMの性能を実証した。実験結果は,TGMがデータの特性を用いることにより,高い効用と効率を達成することを示した。Copyright 2020 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： *アルゴリズム ,  記憶装置 ,  雑音 ,  微分 ,  プライバシー ,  移動体
準シソーラス用語： *生成機構 ,  計算効率 ,  軌道生成 ,  実用性 ,  生成モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： プライバシー ,  出版 ,  軌道