궤적 데이터 프라이버시 후속 실험
출발점: 다차원 k-익명성 첫 번째 노트북은 Adult 데이터를 대상으로 Mondrian 방식의 다차원 분할을 실험한다. 숫자형·범주형 속성의 범위를 비교해 분할 축을 고르고, 각 파티션이 최소 k개의 레코드를 포함하도록 나눈 다음 준식...
Notes & observationsFrom the archive
출발점: 다차원 k-익명성 첫 번째 노트북은 Adult 데이터를 대상으로 Mondrian 방식의 다차원 분할을 실험한다. 숫자형·범주형 속성의 범위를 비교해 분할 축을 고르고, 각 파티션이 최소 k개의 레코드를 포함하도록 나눈 다음 준식...
Notes & observations많이 퍼지는 것이 언제나 좋은가 영향력 최대화는 제한된 수의 시드 노드로 최대한 많은 노드에 정보를 전달하려는 문제다. 하지만 여러 시드에서 같은 정보가 반복해서 도달하면 전파량이 늘어도 사용자가 체감하는 효용은 낮아질 수 있다. 이 연...
Notes & observations연구 배경 2019년 데이타베이스연구에 발표한 「로지스틱 회귀분석과 인공신경망을 이용한 유방암 분류 모델 비교연구」의 인공신경망 구현 기록이다. 동일 데이터로 추정되는 9개 설명변수와 이진 분류값을 사용해, 전통적인 통계 모형과 신경망이...
Notes & observations경로를 문장처럼 학습하기 프라이버시 연구에서 다뤘던 궤적 데이터와 별개로, 과거 경로 자체를 학습해 다음 이동 그리드를 예측할 수 있는지 살펴본 독립 실험이다. 논문화까지 진행하지는 못했지만, 좌표를 그대로 회귀하는 대신 공간을 격자로 ...
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