ゲーム理論に基づくデータ取引市場におけるデータの価値評価方式の開発

基于博弈论的数据交易市场数据价值评估方法开发

• 批准号: 21K19833
• 负责人: 櫻井 祐子
• 金额: $ 3.99万
• 依托单位: Nagoya Institute of Technology (2022)National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (2021)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-07-09 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K19833/
• 关键词: マルチエージェントシステム; ゲーム理論

本研究課題の目的は，ゲーム理論に基づき，データ取引市場において公平性と信頼性を保証する価値評価方式を開発することである．本年度は，分散型機械学習の枠組みである連合学習において，複数のクライアントが一つのモデルを生成するのではなく，各クライアントが有するデータセットの特徴を考慮して複数のモデルを効率的に生成する手法の開発を行った．その研究成果は人工知能の国際会議（IEEE/WIC International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology, WI-IAT-2022）に採択され，発表を行った．また，複数のラベルがネットワーク上を伝搬する場合において，全体のラベルの傾向を予測するために必要なサンプル数を理論的に解析した．その研究成果はマルチエージェントシステムの国際会議（International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems, PRIMA-2022）に採択され，発表を行った．さらに，データ提供者と利用者の関係をセキュリティゲームとして定式化し，均衡戦略の分析等を行った．この結果を国内研究会にて発表を行った．その他，データの価値を評価するために必要な事前知識が不足している場合に対応可能なデータ価値評価方式に関する検討を行った．

, the purpose of this research topic の は ゲ ー ム theoretical base に づ き, デ ー タ trade market に お い て fairness と letter 頼 を ensure す る 価 numerical evaluation way 価 を open 発 す る こ と で あ る. This year は dispersible rote learning の 枠 group み で あ る commissure learning に お い て, plural の ク ラ イ ア ン ト が a つ の モ デ ル を generated す る の で は な く, each ク ラ イ ア ン ト が have す る デ ー タ セ ッ ト の, 徴 を consider し て plural の モ デ ル を sharper rate に generated す る gimmick の open 発 を line っ た. Youdaoplaceholder0 そ research results そ International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (IEEE/WIC International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology) WI-IAT-2022) に takes 択され, and shows を rows った. ま た, plural の ラ ベ ル が ネ ッ ト ワ ー ク on を 伝 move す る occasions に お い て, all の ラ ベ ル の tendency を be す る た め に necessary な サ ン プ ル を theory of analytical し に た. Youdaoplaceholder0 トシステム research results チエ チエ チエ チエ ジェ トシステム トシステム に International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA-2022) に adopted 択され The issue of を rows った. さ ら に, デ ー タ provider と ik の masato is を セ キ ュ リ テ ィ ゲ ー ム と し て demean し, balanced line 戦 slightly の analysis を っ た. The <s:1> results を domestic research associations にて issue tables を and った. そ の him, デ ー タ の 価 numerical を review 価 す る た め に な necessary lack of prior knowledge が し て い る occasions に 応 seaborne may な デ ー タ 価 numerical evaluation way 価 に masato す る 検 line for を っ た.

项目成果

Coalitional Game Theoretic Federated Learning

• DOI: 10.1109/wi-iat55865.2022.00017
• 发表时间: 2022-11
• 期刊: 2022 IEEE/WIC/ACM International Joint Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT)
• 作者: Masato Ota;Y. Sakurai;Satoshi Oyama

報酬と失敗コストを導入した数当てゲーム

一个有奖励和失败成本的猜数字游戏。

• 发表时间: 2022
• 期刊: ゲームプログラミングワークショップ2022論文集
• 作者: 吉岡 陸;櫻井 祐子;小山 聡;篠田 正人
• 通讯作者: 篠田 正人

Sample Complexity of Learning Multi-value Opinions in Social Networks

社交网络中学习多值意见的样本复杂性

• DOI: 10.1007/978-3-031-21203-1_12
• 发表时间: 2022
• 期刊: the series Lecture Notes in Computer Science, Principles and Practice of Multi-Agent Systems, 2022
• 作者: Shinoda Masato;Sakurai Yuko;Oyama Satoshi
• 通讯作者: Oyama Satoshi

Measuring power in coalitional games with friends, enemies and allies

衡量与朋友、敌人和盟友的联盟博弈中的力量

• DOI: 10.1016/j.artint.2022.103792
• 发表时间: 2022
• 期刊: Artificial Intelligence
• 影响因子: 14.4
• 作者: Skibski Oskar;Suzuki Takamasa;Grabowski Tomasz;Sakurai Yuko;Michalak Tomasz;Yokoo Makoto
• 通讯作者: Yokoo Makoto

University of Warsaw(ポーランド)

华沙大学（波兰）