| 研究課題/領域番号 |
17K00432
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ウェブ情報学・サービス情報学
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| 研究機関 | 南山大学 |
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研究代表者 |
河野 浩之 南山大学, 理工学部, 教授 (70224813)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | プライバシー保護データマイニング / 位置情報サービス / コンテキストベースサービス / データセキュリティ / 交通データウェアハウス / ビッグデータ / データマイニング / プライバシー保護 |
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| 研究成果の概要 |
「位置情報・環境情報・操作行動履歴・プロファイル等」のデータに基づくコンテキストベースの情報サービスが提供されつつあるが，個人情報を含むデータ利活用に関する議論が重要である．
本研究では，プライバシー保護データマイニング(Privacy Preserving Data Mining)技術を用いて，位置情報サービスプロバイダにおけるデータセキュリティを担保した上で，より高精度なコンテキストベースサービスを提供するデータマイニングアルゴリズムの利用を提案した．例えば，プライバシー保護環境下の経路探索や経路推薦を，提案アルゴリズムを用いるソーシャルフィルタリングなどの応用が考えられる．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は，位置情報サービスプロバイダにおけるデータセキュリティを担保した上で，より高精度なコンテキストベースサービスを提供するプライバシー保護データマイニング(Privacy Preserving Data Mining)を提案した．秘密計算技術の応用を検討したことが，学術的意義である．
また，秘密計算技術の社会的実装も進みつつある．かつ，EU一般データ保護規則（General Data Protection Regulation：GDPR）や人工知能に関する包括的規制などが議論されている．これらの観点から，本研究のプライバシー保護データマイニング技術には，社会的意義があると考えている．
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