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Privacy-Preserving Collaborative Filtering Using Fully Homomorphic Encryption
Seiya Jumonji, Kazuya Sakai,
Min Te Sun
, Wei Shinn Ku
資訊工程學系
研究成果
:
雜誌貢獻
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期刊論文
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同行評審
4
引文 斯高帕斯(Scopus)
總覽
指紋
指紋
深入研究「Privacy-Preserving Collaborative Filtering Using Fully Homomorphic Encryption」主題。共同形成了獨特的指紋。
排序方式
重量
按字母排序
Keyphrases
Recommendation Process
100%
Fully Homomorphic Encryption
100%
Privacy-preserving Collaborative Filtering
100%
Encryption
50%
Most Important Issue
50%
Computation Cost
50%
Communication Cost
50%
Privacy-preserving
50%
C + +
50%
Recommender Systems
50%
MovieLens Dataset
50%
Provable Security
50%
Communication Traffic
50%
New Item
50%
Security Analysis
50%
Random Oracle
50%
Online Social Networking Services
50%
User-based CF
50%
Fully Homomorphic Encryption Scheme
50%
Computer Science
Collaborative Filtering
100%
Privacy Preserving
100%
Fully Homomorphic Encryption
100%
Experimental Result
33%
Social Media
33%
Communication Cost
33%
Encryption Scheme
33%
Computation Cost
33%
Testbed
33%
Recommender Systems
33%
provable security
33%
Security Analysis
33%