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J-GLOBAL ID：202002278221128052   整理番号：20A2277348

スポーツアンケートに基づく集団体格クラスタリングと予測におけるセキュアなユーザプライバシー【JST・京大機械翻訳】

Secure User Privacy in Population Physique Clustering and Prediction Based on Sport Questionnaires

著者 (4件)： Tian Chunlan (College of Sport Science, Qufu Normal University, Rizhao, China) ,  Zhang Chongmin (College of Sport Science, Qufu Normal University, Rizhao, China) ,  Huang Wanli (School of Information Science and Engineering, Qufu Normal University, Rizhao, China) ,  Wang Hao (Department of Computer Science, Norwegian University of Science and Technology, Gjo/vik, Norway)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 171560-171567  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 個体群物理学は,国民の健康な程度または生活水準を測定し,評価するための重要な側面の1つである。過去10年間,多くの集団物理評価モデルまたはツールが開発され,その中で,アンケートは,上記の集団物理測定目標の達成を助けるための必須で有望な方法である。典型的には,人々の生活条件またはスポーツ選好に関連した様々なスポーツアンケートを設計,配布および収集することにより,著者らは,客観的および科学的に全体の国民集団の健康度を定量化,観察およびクラスタ化できる。しかしながら,上記のスポーツアンケートに基づく集団物理分析方法は,しばしば,かなりの量のスポーツアンケートを比較する必要があるので,しばしば時間がかかる。さらに,人々によって満たされたスポーツアンケートは,しばしば,適切なプライバシー保護対策を要求する他の人々に開示されない,いくつかの敏感な情報を含んでいる。上記の2つの課題に触発されて,著者らは,母集団物理評価プロセスにハッシュ技術を導入し,その後,著者らは,時間コストで効率的であり,プライバシー保護に関して効果的であるハッシュベースの母集団物理クラスタ化と予測方法を提案した。最後に,本研究で提案した提案の有効性を証明するために,データセットに基づく実験を設計した。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： 予測技法 ,  スポーツ ,  生活水準 ,  *クラスタ化 ,  プライバシー ,  アンケート ,  個体群 ,  母集団 ,  有効性 ,  *体格
準シソーラス用語： 評価モデル ,  プライバシー保護 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (7件)： スポーツ ,  アンケート ,  集団 ,  体格 ,  クラスタリング ,  予測 ,  プライバシー