第三十一卷 第六期 - 2018年一月五日 PDF
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科技部年輕學者養成計畫-哥倫布計畫:隱私保護社群資料探勘及其應用
國立成功大學管理學院數據科學研究所
 
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上社群服務如Facebook、Instagram與Twitter提供各種社交資訊讓使用者進行互動,使用者可對商品評分、交新朋友、在地點打卡、以及在貼文加上Hashtags。這些異質性的社群互動資料改善了使用者社交經驗,也替社群平台與廣告商帶來了獲利,卻也大幅提高了使用者個資隱私竊取的風險,有心人士可利用人工智慧技術預測使用者經常到訪的地點、消費習慣、甚至從貼文與打卡中推測出個資。有鑑於此,我們提出執行此哥倫布計畫,旨在融合機器學習、社群網路分析、資訊安全與文字探勘等技術,基於線上社群資料開發一通用型社群隱私預測保護架構,來兼顧使用者個資隱私保護,並同時確保開發社群數據科學相關應用的資料可使用性。

此計畫的技術貢獻包含具隱私保護之機器學習方法,具分散式安全性的社群推薦系統,以及社群資訊擴散之個資防衛演算法。此外,執行此計畫將產生多重效益之影響力,包含使用者獲得更安全之社群服務,平台因兼具推薦精準性且隱私保護而減少成本並獲得流量提高,廣告主能在不洩漏個資下得到有效的行銷獲利。

李政德教授的研究專長為資料探勘、機器學習、社群網路分析與推薦系統。李教授表示,能夠榮獲科技部哥倫布計畫要感謝成大各單位的協助,感謝統計系、資工系與數據所在研究與教學上的支持與鼓勵,期盼自己能為成大數據科學與人工智慧領域在國際上盡一分心力,並培養更多造福國家社會的優秀人才。
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