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J-GLOBAL ID：202002280239712348   整理番号：20A1373091

プライバシー保護ユーティリティマイニングにおける改良型サニタリゼーションアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An Improved Sanitization Algorithm in Privacy-Preserving Utility Mining

著者 (8件)： Liu Xuan ( Ningbo Institute of Technology, Zhejiang University, Ningbo 315100, China) ,  Liu Xuan ( Zhejiang University Ningbo Research Institute, Ningbo 315100, China) ,  Chen Genlang ( Ningbo Institute of Technology, Zhejiang University, Ningbo 315100, China) ,  Chen Genlang ( Zhejiang University Ningbo Research Institute, Ningbo 315100, China) ,  Wen Shiting ( Ningbo Institute of Technology, Zhejiang University, Ningbo 315100, China) ,  Wen Shiting ( Zhejiang University Ningbo Research Institute, Ningbo 315100, China) ,  Song Guanghui ( Ningbo Institute of Technology, Zhejiang University, Ningbo 315100, China) ,  Song Guanghui ( Zhejiang University Ningbo Research Institute, Ningbo 315100, China)
資料名： Mathematical Problems in Engineering (Web)  (Mathematical Problems in Engineering (Web))
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7803A  ISSN： 1024-123X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高効用パターンマイニングは,様々なタイプのデータベースから重要な情報を抽出する有効な技術である。しかし,敏感な個人情報によるデータの解析はプライバシーの懸念を引き起こすかもしれない。ユーティリティ最大化とプライバシー保護の間のより良いトレードオフを達成するために,プライバシー保護ユーティリティマイニング(PPUM)は,近年重要な研究題目になった。MSICFアルゴリズムは,PPUMのための衛生化アルゴリズムである。それは,コンフリクトカウントに基づくアイテムを選択し,ユーティリティの概念に基づく犠牲者取引を同定する。MSICFは効果的であるが,発見的選択戦略は,副作用のより低い比率を得るために改良することができた。本論文では,この問題に取り組むために改良最大感度アイテム集合第一アルゴリズム(IMSICF)と名付けた改良衛生化アプローチを提案した。それは,消毒プロセスにおける感受性アイテムの衝突計数を動的に計算する。さらに,IMSICFは,非感受性アイテム集合の最小数および修正のための高感度アイテム集合における最大ユーティリティとのトランザクションを選択する。提案アルゴリズムの有効性を評価するために,様々なデータセットについて広範な実験を行った。結果は,IMSICFが,非感受性情報に対する副作用を最小化する点で,他の最先端のアルゴリズムより優れていることを示した。さらに,様々な衛生化アルゴリズムの性能に対するアイテムセット間の相関の影響を観察した。Copyright 2020 Xuan Liu et al. 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 ,  データベース ,  消毒 ,  感受性 ,  副作用 ,  プライバシー ,  衛生 ,  有効性 ,  高感度
準シソーラス用語： パターンマイニング ,  *ユーティリティマイニング ,  ユーティリティ最大化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

引用文献 (44件)：

• P. Fournier-Viger, J. C. W. Lin, B. Vo et al., "A survey of itemset mining," Wiley Interdisciplinary Reviews-Data Mining and Knowledge Discovery, vol. 7, no. 4, pp. e1207, 2017.
• W. Gan, J. C. W. Lin, P. Fournier-Viger et al., "A survey of incremental high-utility itemset mining," Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, vol. 8, no. 2, pp. e1242, 2018.
• J. Wang, F. Liu, C. Jin, "PHUIMUS: a potential high utility itemsets mining algorithm based on stream data with uncertainty," Mathematical Problems in Engineering, vol. 2017, pp. 13, 2017.
• R. Wang, Q. Sun, D. Ma, Z. Liu, "The small-signal stability analysis of the droop-controlled converter in electromagnetic timescale," IEEE Transactions on Sustainable Energy, vol. 10, no. 3, pp. 1459-1469, 2019.
• D. E. O’Leary, "Knowledge discovery as a threat to database security," Proceedings of the 1st International Conference in Knowledge Discovery and Database, pp. 507-516, Menlo Park, CA, USA, 1991.

タイトルに関連する用語 (2件)： プライバシー ,  ユーティリティマイニング