| TÃtulo : |
Data Privacy Games |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Xu, Lei, ; Jiang, Chunxiao, ; Qian, Yi, ; Ren, Yong, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2018 |
| Número de páginas: |
X, 181 p. 52 ilustraciones, 46 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-319-77965-2 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Estructuras de datos (Informática) TeorÃa de la información Procesamiento de datos Sistemas de almacenamiento y recuperación de información Comercio electrónico Estructuras de datos y teorÃa de la información MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Almacenamiento y recuperación de información Operaciones de TI comercio electrónico y negocios electrónicos |
| Clasificación: |
|
| Resumen: |
Con la creciente popularidad de los "grandes datos", el valor potencial de los datos personales ha atraÃdo cada vez más atención. Las aplicaciones basadas en datos personales pueden generar enormes beneficios sociales y económicos. Mientras tanto, suponen graves amenazas a la privacidad individual. La extensa recopilación, análisis y transacción de datos personales dificulta que un individuo mantenga segura su privacidad. La gente ahora muestra más preocupación que nunca por la privacidad. Cómo lograr un equilibrio entre la explotación de la información personal y la protección de la privacidad individual se ha convertido en una cuestión urgente. En este libro, los autores utilizan metodologÃas de la economÃa, especialmente la teorÃa de juegos, para investigar soluciones al problema del equilibrio. Investigan las estrategias de las partes interesadas involucradas en el uso de datos personales e intentan encontrar el equilibrio. El libro propone una metodologÃa basada en roles de usuario para investigar los problemas de privacidad en la minerÃa de datos, identificando cuatro tipos diferentes de usuarios, es decir, cuatro roles de usuario, involucrados en aplicaciones de minerÃa de datos. Para cada rol de usuario, los autores analizan sus preocupaciones sobre la privacidad y las estrategias que puede adoptar para resolver los problemas de privacidad. El libro también propone un modelo de juego simple para analizar las interacciones entre el proveedor de datos, el recolector de datos y el minero de datos. Al resolver los equilibrios del juego propuesto, los lectores pueden obtener orientación útil sobre cómo abordar el equilibrio entre privacidad y utilidad de los datos. Además, para elaborar el análisis de las estrategias de los recolectores de datos, los autores proponen un modelo de contrato y un modelo de bandido con múltiples brazos, respectivamente. Los autores analizan cómo los propietarios de los datos (por ejemplo, un individuo o un minero de datos) abordan el equilibrio entre privacidad y utilidad en la minerÃa de datos. EspecÃficamente, estudian las estrategias de los usuarios en el sistema de recomendación basado en filtrado colaborativo y el sistema de clasificación distribuida. Construyeron modelos de juegos para formular las interacciones entre los propietarios de datos y propusieron algoritmos de aprendizaje para encontrar los equilibrios. |
| Nota de contenido: |
1 The Conflict between Big Data and Individual Privacy -- 2 Privacy-Preserving Data Collecting: A Simple Game Theoretic Approach -- 3 Contract-based Private Data Collecting -- 4 Dynamic Privacy Pricing -- 5 User Participation Game in Collaborative Filtering -- 6 Privacy-Accuracy Trade-off in Distributed Data Mining -- 7 Conclusion. |
| Enlace de acceso : |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
Data Privacy Games [documento electrónico] / Xu, Lei, ; Jiang, Chunxiao, ; Qian, Yi, ; Ren, Yong, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - X, 181 p. 52 ilustraciones, 46 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-77965-2 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Estructuras de datos (Informática) TeorÃa de la información Procesamiento de datos Sistemas de almacenamiento y recuperación de información Comercio electrónico Estructuras de datos y teorÃa de la información MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Almacenamiento y recuperación de información Operaciones de TI comercio electrónico y negocios electrónicos |
| Clasificación: |
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| Resumen: |
Con la creciente popularidad de los "grandes datos", el valor potencial de los datos personales ha atraÃdo cada vez más atención. Las aplicaciones basadas en datos personales pueden generar enormes beneficios sociales y económicos. Mientras tanto, suponen graves amenazas a la privacidad individual. La extensa recopilación, análisis y transacción de datos personales dificulta que un individuo mantenga segura su privacidad. La gente ahora muestra más preocupación que nunca por la privacidad. Cómo lograr un equilibrio entre la explotación de la información personal y la protección de la privacidad individual se ha convertido en una cuestión urgente. En este libro, los autores utilizan metodologÃas de la economÃa, especialmente la teorÃa de juegos, para investigar soluciones al problema del equilibrio. Investigan las estrategias de las partes interesadas involucradas en el uso de datos personales e intentan encontrar el equilibrio. El libro propone una metodologÃa basada en roles de usuario para investigar los problemas de privacidad en la minerÃa de datos, identificando cuatro tipos diferentes de usuarios, es decir, cuatro roles de usuario, involucrados en aplicaciones de minerÃa de datos. Para cada rol de usuario, los autores analizan sus preocupaciones sobre la privacidad y las estrategias que puede adoptar para resolver los problemas de privacidad. El libro también propone un modelo de juego simple para analizar las interacciones entre el proveedor de datos, el recolector de datos y el minero de datos. Al resolver los equilibrios del juego propuesto, los lectores pueden obtener orientación útil sobre cómo abordar el equilibrio entre privacidad y utilidad de los datos. Además, para elaborar el análisis de las estrategias de los recolectores de datos, los autores proponen un modelo de contrato y un modelo de bandido con múltiples brazos, respectivamente. Los autores analizan cómo los propietarios de los datos (por ejemplo, un individuo o un minero de datos) abordan el equilibrio entre privacidad y utilidad en la minerÃa de datos. EspecÃficamente, estudian las estrategias de los usuarios en el sistema de recomendación basado en filtrado colaborativo y el sistema de clasificación distribuida. Construyeron modelos de juegos para formular las interacciones entre los propietarios de datos y propusieron algoritmos de aprendizaje para encontrar los equilibrios. |
| Nota de contenido: |
1 The Conflict between Big Data and Individual Privacy -- 2 Privacy-Preserving Data Collecting: A Simple Game Theoretic Approach -- 3 Contract-based Private Data Collecting -- 4 Dynamic Privacy Pricing -- 5 User Participation Game in Collaborative Filtering -- 6 Privacy-Accuracy Trade-off in Distributed Data Mining -- 7 Conclusion. |
| Enlace de acceso : |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
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