Fugu-MT 論文翻訳(概要): Explainable Link Prediction for Privacy-Preserving Contact Tracing

論文の概要: Explainable Link Prediction for Privacy-Preserving Contact Tracing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05516v1
Date: Thu, 10 Dec 2020 08:58:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-15 06:32:55.131621
Title: Explainable Link Prediction for Privacy-Preserving Contact Tracing
Title（参考訳）: プライバシー保護接点追跡のための説明可能なリンク予測
Authors: Balaji Ganesan, Hima Patel, Sameep Mehta
Abstract要約: 接触追跡は、SARS-Cov2ウイルスに感染した患者に近づいた人々を特定するために使用されている。物理的な接触追跡を容易にまたは補完するために、多くのデジタルコントラクトトレースアプリケーションが導入された。グラフニューラルネットワークと説明可能性のアイデアを提示し、これらのアプリケーションの信頼性を改善し、人々による採用を促進する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.866574931696403
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Contact Tracing has been used to identify people who were in close proximity to those infected with SARS-Cov2 coronavirus. A number of digital contract tracing applications have been introduced to facilitate or complement physical contact tracing. However, there are a number of privacy issues in the implementation of contract tracing applications, which make people reluctant to install or update their infection status on these applications. In this concept paper, we present ideas from Graph Neural Networks and explainability, that could improve trust in these applications, and encourage adoption by people.
Abstract（参考訳）: 接触追跡は、SARS-Cov2ウイルスに感染した人に近い人を特定するために使用されている。物理的な接触追跡を容易にまたは補完するために、多くのデジタルコントラクトトレースアプリケーションが導入された。しかし、コントラクトトレースアプリケーションの実装には多くのプライバシー上の問題があるため、これらのアプリケーションに感染状況のインストールや更新を嫌がらせている。本稿では,これらのアプリケーションに対する信頼を向上し,人々による採用を促進する,グラフニューラルネットワークと説明可能性のアイデアを紹介する。

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