【手続補正書】
【提出日】平成28年6月10日(2016.6.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定のユーザのデモグラフィック情報を難読化する方法であって、該方法は難読化エンジンによって実行され、かつ、
レイティング情報のみを含む前記特定のユーザからの映画レイティングを受信するステップであって、前記映画レイティングは前記特定のユーザからの前記映画レイティングを評価する推薦システムに送られる、前記映画レイティングを受信するステップと、
前記特定のユーザによって提供された前記映画レイティングから、前記特定のユーザの前記デモグラフィック情報を決定するステップと、
前記特定のユーザの前記決定されたデモグラフィック情報に反するレイティングを前記難読化エンジンによって生成するステップであって、前記生成されたレイティングは前記特定のユーザからの前記受信された映画レイティングに追加される、前記生成するステップと、
前記生成されたレイティングを前記推薦システムに送信するステップと、
を含み、前記特定のユーザの前記生成されたレイティングは、前記推薦システムによる前記特定のユーザの前記デモグラフィック情報の決定を難読化する、前記方法。
【請求項２】
前記特定のユーザからの前記映画レイティングは、映画のタイトルと映画レイティング値情報を含み、デモグラフィック情報を含まない、映画レイティングである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記特定のユーザの前記デモグラフィック情報は、性別情報である、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記生成されたレイティングを前記推薦システムに送信するステップは、前記特定のユーザの前記決定されたデモグラフィック情報に反する付加的レイティングを送信することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記付加的レイティングは、前記特定のユーザによって提供された映画レイティングの約１０％である、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記決定するステップは、前記特定のユーザの前記デモグラフィック情報を分類器を用いて決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記分類器は、サポートベクターマシーン、ロジスティック回帰アルゴリズム、および、ナイーブベイズモデル、多項モデル、混合モデルなどのベイズ的アプローチのうちの１つである、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記生成されたレイティングは、推薦システムの品質を維持している、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
難読化する装置であって、前記装置を介して推薦システムに提供するユーザの映画レイティングを有する特定のユーザのデモグラフィック情報の正確な決定を難読化する装置において、
複数の他のユーザからの映画レイティングとデモグラフィック情報を含む訓練データ集合を入力するためのネットワークインタフェース内の受信部と、
メモリへのアクセスを有するプロセッサであって、プログラムを実行することによって、推論エンジンを用いて前記ユーザの映画レイティングに基づいたデモグラフィック情報を決定するプロセッサと、
前記決定されたデモグラフィック情報に反する付加的レイティングを生成するレイティング生成部と、
前記ユーザの映画レイティングと前記付加的レイティングとの両方を前記推薦システムに送信する前記ネットワークインタフェース内の送信部と、
を備え、前記ユーザのレイティングと前記付加的レイティングとの組み合わせによって、前記推薦システムが前記デモグラフィック情報を決定するのを妨げる、前記装置。
【請求項１０】
前記装置は、ユーザ装置の一部である、請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
前記ユーザの映画レイティングは、映画のタイトル情報と、映画レイティング値とを含み、かつ、デモグラフィック情報を持たない、請求項９に記載の装置。
【請求項１２】
前記特定のユーザの前記決定されたデモグラフィック情報は、性別情報である、請求項９に記載の装置。
【請求項１３】
前記特定のユーザの前記デモグラフィック情報の決定に際し、前記プロセッサを補佐する分類器をさらに備える、請求項９に記載の装置。
【請求項１４】
前記分類器は、サポートベクターマシーンおよびロジスティック回帰アルゴリズムのうちの１つである、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記レイティング生成部により生成された前記付加的レイティングは、前記ユーザの映画レイティングの約１０％である、請求項９に記載の装置。
【請求項１６】
前記決定するステップは、前記難読化エンジンに通信可能な接続状態にある訓練された推論エンジンを用いて前記特定のユーザの前記デモグラフィック情報を決定するステップを含み、前記推論エンジンは、他のユーザからの映画レイティングおよびデモグラフィック情報を含む訓練データ集合を用いてデモグラフィック情報を決定するために使用される、前記決定する、請求項１に記載の方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４４】
ＦｌｉｘｓｔｅｒとＭｏｖｉｅｌｅｎｓデータ集合の両方に関して、全てのアルゴリズムを評価した。１０分割交差検証を行い、平均精度と再現率を両データ集合に関して計算し、平均受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を１０分割データを通して計算した。ＲＯＣに関して、データ集合内の男性から正確に分類された男性の比率として真陽性率を計算し、データ集合内の女性から不正確に分類された男性として偽陽性率を計算する。表１は、３つの測定基準であるＡＵＣ、精度、および、再現率に関する分類結果の概要を示す。表２は、同じ結果を性別ごとに分けて示す。ＲＯＣ曲線を図２ａ、図２ｂに示す。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５５】
図３の方法３００は、ステップ３０５において、複数のユーザを表すレイティングとデモグラフィック情報とを有する訓練データ集合を、推論エンジンに入力することで開始される。図１に、推薦システム１３０の一部である推論エンジン１３５を示した。このステップは、ネットワーク１２０への推薦システムの接続１３７を用いて達成されてもよく、ポート１３６を介して推論エンジン１３５に直接入力することによって達成されてもよい。推薦システムネットワーク接続１３７を介して入力が行われる場合、訓練データ集合は、デモグラフィック情報およびレイティング情報（映画レイティング、または、任意の他のデジタルコンテンツレイティング）を１つずつ蓄積したものであってもよく、少なくとも一人のユーザのデモグラフィック情報およびレイティング情報を有する訓練データ集合を１つまたは複数ロードしたものでもよい。入力ポート１３６を介して推論エンジン１３５に直接、入力を行う場合、そのデータは、少なくとも一人のユーザの訓練データ集合を１つまたは複数ダウンロードしたものであってよい。ステップ２１０において、推薦システム１３０は、訓練データ集合からの情報を用いて推論エンジンを訓練する。推論エンジン１３５が、ポート１３６を介して直接ダウンロードを受信する場合は、ステップ２１０は省くことができる。どちらの場合でも、ステップ２０５および２１０は、ユーザのデモグラフィック情報とユーザのレイティング情報との両方を有する訓練データ集合を用いて、推論エンジン１３５を訓練することを表す。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６４】
図５ａは、推薦システムの推論エンジン１３５に関する難読化機構が存在し得る例示の環境５００を示す。難読化機構は、複数の場所に存在することができる。難読化機構は、ネットワーク１２０に接続されたクラウド、または、ユーザ１２５の装置に存在してよい。クラウド（図示せず）に存在する場合、難読化機構は、多くのユーザに提供されるネットワークサービスである。ユーザ装置に存在する場合、難読化機構は、基本的に、追加の計算要素を有する推論エンジンを含む。例えば、図５ａに示すように、難読化エンジン１２６は、推薦システム１３０に存在する推論エンジンの精度を減らすために、ユーザ１２５からの推薦を監視し、追加のレイティングをそのユーザのレイティングに追加することができる。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６８】
プログラムメモリ５９３は、図６の方法６００に関連するメモリにリポジトリを提供することができる。データメモリ５９４は、訓練データ集合、ダウンロードしたもの、アップロードしたもの、または、スクラッチパッド計算等の情報を記憶するためのリポジトリを提供することができる。メモリ５９３および５９４は、結合されていてもよく、別個であってもよく、全てまたは一部をプロセッサ５９２に組み込まれていてもよいことを、当業者は認識されよう。プロセッサ５９２は、プログラムメモリの命令を用いて方法６００等の方法を実行することによって、ユーザのデモグラフィック情報の正確な決定に反する難読化データを生成する。難読化データは、ネットワークインタフェース５９１を介して、ネットワークベースの推薦システムに送信される。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９０】
推薦の品質を維持することは、難読化エンジンにとって魅力のある特徴である。一評価において、レイティング割当が「予測レイティング」アプローチに対応するときのトレードオフを考える。このレイティング割当の背後にある動機は、原則として、この難読化は、変更されていないデータに関するＲＭＳＥと比較して、ＲＭＳＥを変化させないということである。言い換えれば、レイティング割当のこの選択を用いると、効用フロンティア（ｕｔｉｌｉｔｙ  ｆｒｏｎｔｉｅｒ）に関してトレードオフは行われない。表５は、このレイティング割当を用いた時の性別推論の正確さを示す。この結果は、レイティング割当が平均映画レイティングである表４の結果と類似している。Ｍｏｖｉｅｌｅｎｓ訓練データ集合に関しては、性別推論の正確さは、予測レイティングよりわずかに低い。例えば、１％の付加的レイティングの欲張り戦略に関しては、ロジスティック回帰分類器の正確さは、５７．７％から４８．４％に低下する。この利点は、推薦の品質を犠牲にすることなく、もたらされる。結論として、少量の追加のレイティングを用いると、ユーザが受信する推薦の品質に有意な変化を与えずに、難読化によってユーザの性別を保護することが可能であることが、実験評価より分かる。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９６】
図５ａ、５ｂ、５ｃの難読化エンジンの実施に関して特定のアーキテクチャを示したが、構成要素の機能の分散、構成要素の統合、ユーザのプライバシーに関するユーザへのサービスとしてのサーバ内の位置など、実施の選択肢があることを当業者は認識されよう。このような選択肢は、図示および記載した構成の機能および構造と等価である。
［付記１］
特定のユーザのデモグラフィック情報を難読化する方法であって、難読化エンジンによって行われる方法において、
他のユーザからのレイティングとデモグラフィック情報とを含む訓練データ集合を用いて、デモグラフィック情報を決定するために前記難読化エンジンと通信可能に接続した推論エンジンを訓練するステップと、
レイティング情報のみを含む前記特定のユーザからのレイティングであって、前記特定のユーザからの当該レイティングを評価する推薦システムに送られるレイティングを受信するステップと、
前記特定のユーザによって提供された前記レイティングから、前記特定のユーザの前記デモグラフィック情報を決定するステップと、
前記特定のユーザの前記決定されたデモグラフィック情報に反するレイティングを前記難読化エンジンによって生成するステップと、
前記生成されたレイティングを前記推薦システムに送信するステップと、
を含み、前記特定のユーザの前記生成されたレイティングは、前記推薦システムによる前記特定のユーザの前記デモグラフィック情報の決定を難読化する、
方法。
［付記２］
前記特定のユーザからの前記レイティングは、映画のタイトルと映画レイティング値情報を含み、デモグラフィック情報を含まない、映画レイティングである、付記１に記載の方法。
［付記３］
前記特定のユーザの前記デモグラフィック情報は、性別情報である、付記１に記載の方法。
［付記４］
前記生成されたレイティングを前記推薦システムに送信するステップは、前記特定のユーザの前記決定されたデモグラフィック情報に反する付加的レイティングを送信することを含む、付記１に記載の方法。
［付記５］
前記付加的レイティングは、前記特定のユーザによって提供された映画レイティングの約１０％である、付記４に記載の方法。
［付記６］
前記決定するステップは、前記特定のユーザの前記デモグラフィック情報を分類器を用いて決定することを含む、付記１に記載の方法。
［付記７］
前記分類器は、サポートベクターマシーン、ロジスティック回帰アルゴリズム、および、ナイーブベイズモデル、多項モデル、混合モデルなどのベイズ的アプローチのうちの１つである、付記６に記載の方法。
［付記８］
前記生成されたレイティングは、推薦システムの品質を維持している、付記１に記載の方法。
［付記９］
難読化装置であって、当該装置を介して映画レイティングを推薦システムに提供する特定のユーザのデモグラフィック情報の正確な決定を難読化する装置において、
複数の他のユーザからの映画レイティングとデモグラフィック情報を含む訓練データ集合を入力するためのネットワークインタフェース内の受信部と、
メモリへのアクセスを有するプロセッサであって、推論エンジンを用いて、プログラムを実行することによって、前記映画レイティングに基づいたデモグラフィック情報を決定するプロセッサと、
前記決定されたデモグラフィック情報に反する付加的レイティングを生成するレイティング生成部と、
前記ユーザが提供した映画レイティングと前記付加的レイティングとの両方を前記推薦システムに送信する前記ネットワークインタフェース内の送信部と、
を備え、前記ユーザが提供したレイティングと前記付加的レイティングとの組み合わせによって、前記推薦システムが前記デモグラフィック情報を決定するのを妨げる、
難読化装置。
［付記１０］
前記装置は、ユーザ装置の一部である、付記９に記載の装置。
［付記１１］
前記映画レイティングは、映画のタイトル情報と、映画レイティング値とを含む、付記９に記載の装置。
［付記１２］
前記特定のユーザの前記決定されたデモグラフィック情報は、性別情報である、付記１に記載の装置。
［付記１３］
前記特定のユーザの前記デモグラフィック情報の決定に際し、前記プロセッサを補佐する分類器をさらに備える、付記１に記載の装置。
［付記１４］
前記分類器は、サポートベクターマシーンおよびロジスティック回帰アルゴリズムのうちの１つである、付記１に記載の装置。