プライバシー保護のための情報推薦モデルの構成法

摘要

A privacy concealing method is proposed for making recommendation models in information recommendation services based on user action history. The action histories of many users are encrypted and stored in a database. Service providers acquire the numbers of records corresponding to each condition from the database and calculate the conditional probabilities for modeling Bayesian nets. In recommendation, the service providers offer users the feature of each Bayesian nets so as to select the most suitable model. Recommendation candidates are provided by inference from the model. A way to make the models is illustrated using a movie recommendation example.%ユーザの行動履歴を使った情報推薦サービスにおいて，プライバシー情報を秘匿して，推薦モデルを作成する方法を提案する．多数のユーザの行動履歴を暗号化してデータベースに蓄積する．サービス事業者は，そのデータベースから条件に合致するレコード数を取得し，条件付確率を計算して，複数のペイジアンネットモデルを作成する．推薦を行う際は，サービス提供者が各モデルの特徴量をユーザに渡し，適合するモデルをユーザ側で判定する．そのモデルを使った推論により，推薦の候補を提示する．映画推薦を例にモデルの構成法を述べる．