Item type |
Symposium(1) |
公開日 |
2016-10-04 |
タイトル |
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タイトル |
機械学習によるプライバシ設定推測手法の精度向上に関する一考察 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Discussion on Improvement of a Machine Learning Approach for Prediction of Privacy Preference |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
プライバシ,機械学習,プライバシポリシ |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
著者所属 |
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KDDI総合研究所 |
著者所属 |
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KDDI総合研究所 |
著者所属 |
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Goethe University Frankfurt |
著者所属 |
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Goethe University Frankfurt |
著者所属(英) |
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en |
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KDDI Research, Inc. |
著者所属(英) |
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en |
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KDDI Research, Inc. |
著者所属(英) |
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en |
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Goethe University Frankfurt |
著者所属(英) |
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en |
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Goethe University Frankfurt |
著者名 |
中村, 徹
清本, 晋作
ウェルデルファエル, B.テスファイ
ジュザベル, サーナ-オルベラ
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著者名(英) |
Toru, Nakamura
Shinsaku, Kiyomoto
B., Tesfay Welderufael
Serna-Olvera, Jetzabel
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
本論文では,機械学習によるプライバシ設定推測手法の精度向上に向けた取り組みを紹介する.我々は評価のために 10,000 人の被験者に対してアンケート調査を実施した.被験者の回答傾向を解析した結果,偏った回答傾向を示すクラスタが存在することが明らかになった.本研究では,クラスタごとに異なる学習モデルを利用することで,推測精度を向上が可能であることを示すための予備実験を行った.予備実験の結果,精度向上の可能性があることが示された. |
書誌レコードID |
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識別子タイプ |
NCID |
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関連識別子 |
ISSN 1882-0840 |
書誌情報 |
コンピュータセキュリティシンポジウム2016論文集
巻 2016,
号 2,
p. 18-25,
発行日 2016-10-04
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出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |