Context-base Geographic Information Service using Privacy Preservation Data Mining

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位置情報サービスの普及に伴い，各種デバイスにセンサーを搭載することで，より正確かつ詳細な「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可能になりつつある．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研究を行った．まず，分散データベース環境におけるプライバシー保護アルゴリズムの特性に関する研究発表を行った．研究内容は，Data Privacy, Data Security, Data Mining Privacyの観点から，各種クラウド構成に対するセキュリティ，データ分割手法による複合的な演算処理を含むアルゴリズムとなる情報プライバシー保護データマイニングの手法である．また，Centric Data Mining, Distributed Data Mining, Partitional Data Miningの異　なる手法によるシステム構成について評価を進め，クラウド構成ではなく，分散DB構成の場合のシステム特性に焦点を当てた分析を行った．経路探索・推薦システムに応用可能であり，ソーシャルフィルタリングを用いることで，より的確な経路探索や経路推薦を実現できるアルゴリズムである．現在，社会的にデータ利活用に関して議論が深まっていることからも．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を念頭に，プライバシー保護データマイニングアルゴリズム技術の重要性は増している．