高効用逐次パターンを隠すためのマルチコア並列アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Huynh Ut; Huynh Ut; Le Bac; Le Bac; Dinh Duy-Tai; Fujita Hamido

文献

J-GLOBAL ID：202202272417729169 整理番号：22A0439738

高効用逐次パターンを隠すためのマルチコア並列アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multi-core parallel algorithms for hiding high-utility sequential patterns

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資料名：
巻： 237 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： T0426A ISSN： 0950-7051 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

高ユーティリティシーケンシャルパターンマイニング(HUSPM)は,小売,市場バスケット分析,クリックストリーム分析,ヘルスケアデータ解析,およびバイオインフォマティクスのような多くのアプリケーションに適用できる。HUSPMアルゴリズムはデータから有用な情報を発見する。しかし,暗側で見ると,漏洩データにHUSPMアルゴリズムを使用する競合者によって,敏感なパターンも明らかにできる。したがって,高効用逐次パターン隠蔽(HUSPH)を用いて,HUSPMアルゴリズムからプライバシー情報を保護する。本論文は,定量的配列データセットにおける高効用逐次パターン隠蔽のためのランダム分布戦略(USHR)を用いて,高純度配列構造(USHPA),高効用逐次パターンHiding(USHP),および高効用逐次パターンHiding(USHR)を用いて,高効用逐次パターンHidingと呼ばれる3つのアルゴリズムを提案したものである。” Hid Utility Sequential Pattern Hiding(USHP)”と,定量的配列データセット上の高効用逐次パターン(USHR)を用いた高効用逐次パターンHiding(USHR)を提案した。これらのアルゴリズムは,隠れプロセスを加速するために,Hiding(PUSH)のためのパターン効用セットと呼ばれる提案データ構造を使用する。また,隠蔽結果の品質を評価するために,プライバシー因子と呼ばれる計量を導入した。比較実験を,実行時間,メモリ消費,スケーラビリティ,欠測コスト,およびプライバシー因子に関して,提案アルゴリズムの性能を評価するために,実際のデータセットで行った。結果は,提案したアルゴリズムが効率的に入力データセットを殺すことができて,それらはすべての計量のために比較アルゴリズムより優れていることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

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