ラベル付きグラフに対するプライバシを保護した半教師付き学習法(IBIS2010(情報論的学習理論ワークショップ))
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概要
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ラベル付きネットワーク構造データにおける既存のノードラベル予測手法はネットワーク構造及び教師ラベルが解析者にvisibleであるのが前提である.しかし実社会のネットワーク情報においては多くの場合リンク構造やラベルが秘密情報であり公開できない.典型例として人間間の接触ネットワークにおける感染症の感染ラベルがあげられる.このような場合,感染状態や接触情報,すなわちがラベルやリンクは本人以外に開示したくないものと考えられる.本研究では,ラベル付きネットワーク構造データにおける典型的なプライバシーモデルのもとで,ノードの持つラベル及びリンクの情報を他のノードに対して開示せずにラベル予測を実現する半教師付き学習法を提案する.
- 2010-10-28
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