@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00228180,
 author = {紀伊, 真昇 and 三浦, 尭之 and 千田, 浩司 and 市川, 敦謙 and 山本, 充子},
 book = {マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2023論文集},
 month = {Jun},
 note = {サービスなどの利益を受けるために個人が自身に関わる正確な情報を企業などの組織に提供しているが，情報提供者達はデータが分析されることには消極的である，という状況は現実にしばしばある．このような状況でも，十分強くプライバシーが保護されることを保証すれば，情報提供者達もデータが分析されることを受け入れてくれる可能性がある．そこで本研究では 2 つの組織が個人の異なる属性のデータ（垂直分割データ）を持ち寄り，各組織のデータの匿名性を保ちながら合成データを作る方法を扱う．このようにして作られた匿名合成データは，単独の組織では知りえない多面的な情報を含んでおり，将来のための探索的な研究・分析に用いることができる．本研究ではデータ提供者（個人）のデータをシャッフル差分プライバシーの意味で保護しながら，グラフィカルモデルを用いてテーブルデータ（合成データ）を作る手法を提案する．},
 pages = {1055--1065},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {反復ベイズ法を用いた垂直分割データからのプライバシ保護データ合成},
 volume = {2023},
 year = {2023}
}