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...
데이터 프라이버시Search results
From the archive
Earlier entries
영향력 확산과 정보 과부하
많이 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...
네트워크 과학유방암 분류 모델 비교 실험
연구 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...
머신러닝LSTM 기반 이동 그리드 예측
경로를 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 ...
궤적 데이터