研究概要 |
個人情報保護を保証した協調フィルタリングを情報幾何の枠組みにおける統計的推定問題として捉え,そのための評価規準であるロバスト推定の規準について理論的な最適性規準を発見した.また,情報幾何で用いられるベータダイバージェンスがロバスト制御の分野で研究されている H∞フィルタと関連していることを示し,協調フィルタリングの時系列への拡張可能性を示した.一方,協調フィルタリングを行うための次元圧縮とクラスタリングの同時最適化についてベイズ推定の枠組みから高速な推定法を開発した.また,プライバシー保護を発展させた公正配慮型学習という枠組みを考案し,そのための基礎的な検討を行った。
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