プライバシーを保護するカウント演算の多値属性分類への適用について

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  • On Applying Privacy Preserving Count Aggregate Queries to k-Classification
  • プライバシー オ ホゴ スル カウント エンザン ノ タチ ゾクセイ ブンルイ エノ テキヨウ ニ ツイテ

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抄録

type:論文(Article)

プライバシーを保護しながらデータを効果的に処理することは重要な課題である。本稿では、プライバシー保護のために摂動されたテーブルから、目的属性が3値以上の決定木を構築するために必要なカウント演算結果を再構築する手法を提案する。目的属性が3値以上の場合、従来手法では目的属性の各値の演算結果をそれぞれ独立に再構築しなければならない。そこで、本稿では従来手法を拡張し、目的属性の各値の演算結果を一括して再構築する手法を提案する。

It is important to process data effectively while preserving privacy. In this paper, we propose a reconstruction technique of count aggregate queries, which are necessary for building a decision tree, from a perturbed table in cases where a target attributeis more than binary. In the conventional technique, we must reconstruct the results of target values from those of each value calculated independently when a decision tree has a non-binary target attribute. In this paper, we borrow and extend the conventional technique to reconstruct the results of target values at once.

source:13478915

identifier:http://www.dbsj.org/Japanese/DBSJLetters/

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