@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00069765,
 author = {青木, 良樹 and 菊池, 浩明 and Yoshiki, Aoki and Hiroaki, Kikuchi},
 issue = {49},
 month = {Jun},
 note = {近年のクラウドコンピューティング技術や，携帯デバイス，ライフログの普及に伴い，多くの情報が電子化され管理されている．これらの情報をもとにして，利用者の嗜好に応じた商品を推薦する情報推薦サービスなども利用が著しい．しかし，これらのサービスはプライバシの保護という課題がある．佐久間らはユーザのプライバシを保護したまま，k-means を行う手法を提案している．本論文では，この佐久間らが提案した方式をもとに，非同期かつ平均を秘匿したままクラスタリングを行う方式を提案する．, Information recommendation is one of the attractive applications in the age of ubiquitous computing where user's profiles and life-logs are digitally stored in cloud computing server. However, the privacy concern is current issue to study. Sakuma proposed a privacy-preserving clustering scheme according k-means algorithm without revealing privacy of hidden profile. Our paper studies the feasibility of privacy-preserving scheme due to Sakuma and reports some modified protocol with light-weight overhead.},
 title = {非同期秘匿分散<i>k</i>-meansクラスタリングの改良},
 year = {2010}
}