Privacy-Preserving and Action-Event Sequence Data Mining and Advanced Data Structures for Efficient Heuristic Search
隐私保护和动作事件序列数据挖掘以及用于高效启发式搜索的高级数据结构
基本信息
- 批准号:RGPIN-2019-07301
- 负责人:
- 金额:$ 2.04万
- 依托单位:
- 依托单位国家:加拿大
- 项目类别:Discovery Grants Program - Individual
- 财政年份:2020
- 资助国家:加拿大
- 起止时间:2020-01-01 至 2021-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Recent advances in machine learning and data mining techniques present the opportunity of applying such techniques to governmental and institutional databases. One current challenge is to learn about the general behavior of individuals so that appropriate actions can be taken for specific individuals by governments and institutions while protecting the privacy of all. One purpose of this research project is to address this challenge for data collected as sequences of events concerning individuals or entities. For Project 1, I will devise and evaluate methods for anonymization for privacy preserving data mining.
Secondly, I will devise and evaluate techniques to find high-utility actions to choose for particular event sequences based on the known utilities of diverse anonymized sequences. For Project 2, I will continue research on a promising thrust towards devising new data structures for efficient heuristic search.
机器学习和数据挖掘技术的最新进展提供了将这些技术应用于政府和机构数据库的机会。目前的一个挑战是了解个人的一般行为,以便政府和机构可以对特定个人采取适当的行动,同时保护所有人的隐私。该研究项目的目的之一是解决作为涉及个人或实体的事件序列收集的数据的这一挑战。对于项目1,我将设计和评估隐私保护数据挖掘的匿名化方法。
其次,我将设计和评估技术,以找到高效用的行动,选择特定的事件序列的基础上,已知的效用不同的匿名序列。对于项目2,我将继续研究一个有前途的推力,设计新的数据结构,有效的启发式搜索。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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