論文の概要: Spatial Privacy Pricing: The Interplay between Privacy, Utility and
Price in Geo-Marketplaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11817v2
- Date: Fri, 4 Sep 2020 01:11:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-25 04:17:47.418017
- Title: Spatial Privacy Pricing: The Interplay between Privacy, Utility and
Price in Geo-Marketplaces
- Title（参考訳）: 空間的プライバシ価格:地理市場におけるプライバシ、ユーティリティ、価格の相互作用
- Authors: Kien Nguyen, John Krumm, Cyrus Shahabi
- Abstract要約: プライバシーに関心のあるユーザーは、位置情報を正確に特定するデータに対してより多くの料金を請求するかもしれない。
買い手はデータコストを最小限に抑えることを好むが、必要なレベルの精度を得るためにはより多くの費用を費やす必要があるかもしれない。
これをプライバシ、ユーティリティ、価格空間のプライバシ価格の相互作用と呼んでいる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.466602643062142
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A geo-marketplace allows users to be paid for their location data. Users
concerned about privacy may want to charge more for data that pinpoints their
location accurately, but may charge less for data that is more vague. A buyer
would prefer to minimize data costs, but may have to spend more to get the
necessary level of accuracy. We call this interplay between privacy, utility,
and price \emph{spatial privacy pricing}. We formalize the issues
mathematically with an example problem of a buyer deciding whether or not to
open a restaurant by purchasing location data to determine if the potential
number of customers is sufficient to open. The problem is expressed as a
sequential decision making problem, where the buyer first makes a series of
decisions about which data to buy and concludes with a decision about opening
the restaurant or not. We present two algorithms to solve this problem,
including experiments that show they perform better than baselines.
- Abstract（参考訳）: ジオマーケットプレースでは、ユーザーは位置情報の料金を支払うことができる。
プライバシーに関心のあるユーザーは、位置情報を正確に特定するデータに対してより多くの料金を請求するかもしれない。
買い手はデータコストを最小限に抑えることを好むが、必要なレベルの正確さを得るためにもっと多くの時間を費やす必要がある。
これをプライバシ、ユーティリティ、価格と空間的プライバシ価格の相互作用と呼んでいる。
本研究では,店舗の店舗の開店の有無を位置情報で決定する購入者の事例問題を用いて数学的に定式化し,店舗の開店可否を判定する。
問題はシーケンシャルな意思決定問題として表現され、購入者が最初に購入するデータについて一連の決定を行い、レストランをオープンするかどうかを判断する。
この問題を解決するために,ベースラインよりも優れた性能を示す実験を含む2つのアルゴリズムを提案する。
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