セキュアスムージング手法による組織間プライバシ保護リコメンドシステム

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  • A Privacy-preserving Inter-organizations Recommendation System Based on A Secure-somoothing Method

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近年，顧客の属性や購買行動の統計的性質に基づいたリコメンドが注目されている．しかし，多くの場合，これらの情報は組織間で分散してしまっている．組織間の壁を越えてリコメンドを実現するためには，従来のPPDM技術では不十分であり，分散形態の運用，分散形態でのプライバシ保護，処理コスト，計算精度に関する課題を解決する必要がある．本稿では組織間プライバシ保護リコメンドシステムの構成法と，PPDM環境に適した新たなスムージング手法を提案することで，これらの課題を解決する．これにより，必要な情報をすべて保有できる大きな組織だけでなく，小さな組織もリコメンドを行うことが可能となる．

Recommendation systems based on the statistical property of some personal profile and his purchase history receive a great amount of attention in the trade and the industry these days. Nevertheless, the information indespensable for recommendations is most commonly scattered or separated among organizations, and besides, conventional PPDM techniques are insufficient. Therefore, we make four breakthroughs, 1) working it in the distributed or cross-organization situation, 2) ensuring the privacy protection for each person in the situation, 3) suppressing the computational complexity required for the protection, 4) enhancing the precision of the recommendations quickly and securely. These breakthroughs could be able to provide regular shops and customers to the opportunity that they obtain the effective recommendations.

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