論文の概要: Approximate Nearest Neighbour Search on Privacy-aware Encoding of User Locations to Identify Susceptible Infections in Simulated Epidemics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08851v2
• Date: Tue, 6 Oct 2020 15:44:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 00:45:05.271140
• Title: Approximate Nearest Neighbour Search on Privacy-aware Encoding of User Locations to Identify Susceptible Infections in Simulated Epidemics
• Title（参考訳）: 病原体感染を想定した利用者位置のプライバシー対応エンコーディングに関する近距離探索
• Authors: Chandan Biswas, Debasis Ganguly and Ujjwal Bhattacharya
• Abstract要約: 感染した人とその位置の一覧から、感染した人のリストをいかに効果的かつ効率的に見つけることができるかを検討する。 感染した人のリストの場所を問合せとして, 近近距離索引付けと検索手法の適用可能性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.55844312718721
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Amidst an increasing number of infected cases during the Covid-19 pandemic, it is essential to trace, as early as possible, the susceptible people who might have been infected by the disease due to their close proximity with people who were tested positive for the virus. This early contact tracing is likely to limit the rate of spread of the infection within a locality. In this paper, we investigate how effectively and efficiently can such a list of susceptible people be found given a list of infected persons and their locations. To address this problem from an information retrieval (search) perspective, we represent the location of each person at each time instant as a point in a vector space. By using the locations of the given list of infected persons as queries, we investigate the feasibility of applying approximate nearest neighbour (ANN) based indexing and retrieval approaches to obtain a list of top-k suspected users in real-time. Since leveraging information from true user location data can lead to security and privacy concerns, we also investigate what effects does distance-preserving encoding methods have on the effectiveness of the ANN methods. Experiments conducted on real and synthetic datasets demonstrate that the top-k retrieved lists of susceptible users retrieved with existing ANN approaches (KD-tree and HNSW) yield satisfactory precision and recall values, thus indicating that ANN approaches can potentially be applied in practice to facilitate real-time contact tracing even under the presence of imposed privacy constraints.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)パンデミック(covid-19)で感染が急増している中、感染者に近づいたため、感染が疑われる可能性のある患者をできるだけ早く追跡することが不可欠である。 この早期接触追跡は、地域内での感染の拡散率を制限する可能性がある。 本稿では、感染した人とその位置のリストから、このような感受性のある人のリストを効果的かつ効率的に見つけることができるかを検討する。 情報検索(検索)の観点からこの問題に対処するため、各時刻における各人物の位置をベクトル空間内の点として瞬時に表現する。 対象者の指定したリストの場所をクエリとして使用することにより、近距離近傍(ann)に基づくインデックス化と検索アプローチを適用して、リアルタイムにトップkを疑うユーザのリストを取得することの実現可能性について検討する。 真のユーザ位置情報からの情報を活用することで,セキュリティやプライバシの懸念がもたらされるため,距離保存符号化手法がANN手法の有効性に与える影響についても検討する。 実データと合成データを用いた実験により、既存の ann アプローチ (kd-tree と hnsw) で検索された感受性のあるユーザのトップkリストが、十分な精度とリコール値をもたらすことが証明された。

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