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2023 年度 実績報告書

機械学習用データ取引市場を構築するための基盤技術に関する研究

研究課題

研究課題/領域番号 22KJ1721
配分区分基金
研究機関大阪大学

研究代表者

鄭 舒元  大阪大学, 情報科学研究科, 特任助教

研究期間 (年度) 2023-03-08 – 2024-03-31
キーワードdata trading / data protection / GDPR / computer simulation / large language model
研究実績の概要

Our contributions for this fiscal year are twofold. First, we conducted an interdisciplinary study on data protection in data markets. This study discusses the ambiguous boundaries among different categories of user data as defined in the GDPR from a legal perspective and proposes a computational method to delineate these boundaries clearly. Second, we developed a computer simulation framework to simulate data trading in practice. This framework employs large language model agents to represent the various parties in data markets and to simulate their interactions during data trading. Based on the simulation results, we can more accurately assess the performance of data trading mechanisms in society, thereby fostering trustworthy data trading.

  • 研究成果

    (2件)

すべて 2024 2023

すべて 雑誌論文 (1件) (うち国際共著 1件、 査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (1件)

  • [雑誌論文] Using Differential Privacy to Define Personal, Anonymous, and Pseudonymous Data2023

    • 著者名/発表者名
      Tao Huang, Shuyuan Zheng
    • 雑誌名

      IEEE Access

      巻: 11 ページ: 109225-109236

    • DOI

      10.1109/ACCESS.2023.3321578

    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [学会発表] SABM:大規模言語モデルに基づくエージェントベース実世界シミュレーション2024

    • 著者名/発表者名
      呉 増青、彭 潤、韓 勗、鄭 舒元、肖 川
    • 学会等名
      第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム

URL: 

公開日: 2024-12-25  

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