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Local Differential Privacyによりプライバシーを考慮した位置情報分布推定
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/210757
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/210757f801a208-2065-4675-98ff-65514e9254b9
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-DICOMO2020044.pdf (1.5 MB)
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Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2020-06-17 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | Local Differential Privacyによりプライバシーを考慮した位置情報分布推定 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | プライバシー保護 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 明治大学総合数理学部 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 明治大学総合数理学部 | ||||||||||
| 著者名 |
堀込, 光
× 堀込, 光
× 菊池, 浩明
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | スマートフォンの普及に伴い，サービス企業は，渋滞予測や混雑予想などのためにリアルタイムな位置情報を収集し公開している．しかし，こうしたサービスでは，個人の位置に関するプライバシが侵害されるの危険性がある．そこで，Google の RAPPOR などの Local Differential Privacy (LDP) 手法を用いて，個々 (Local) の真の位置情報を隠して正しく情報を集計し，プライバシを保護した人口分布推定が行われている．しかし，RAPPOR では，推定されている集計は最尤推定であり精度が十分ではない．そこで，本論文では，Expectation Maximizaion (EM) アルゴリズムを適用し，従来の RAPPOR よりも精度の高い推定方式を提案し，最尤推定よりも精度が高いことを報告する． | |||||||||
| 書誌情報 |
マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2063論文集 巻 2020, p. 290-297, 発行日 2020-06-17 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
