A scalable privacy-preserving information retrieval system based on federated optimization, on-device intelligence and semantic matching
KAKEN 科学研究費助成事業データベース で見る| 研究課題番号 | KAKENHI-PROJECT-19H04215 |
|---|---|
| 研究種目 | 基盤研究(B) |
| 研究分野 | |
| 研究機関 | 筑波大学 |
| 代表研究者 | 于 海涛 |
| 研究分担者 | 吉川 正俊 |
| 研究分担者 | 康 シン |
| 研究分担者 | Adam Jatowt |
| 研究期間 開始年月日 | 2019/4/1 |
| 研究期間 終了年度 | 2023 |
| 研究ステータス | 交付 (2023/4/1) |
| 配分額（合計） | 15,860,000 (直接経費 :12,200,000、間接経費 :3,660,000) |
| 配分額（履歴） |
2023年度：2,990,000 (直接経費 :2,300,000、間接経費 :690,000) 2022年度：2,730,000 (直接経費 :2,100,000、間接経費 :630,000) 2021年度：2,340,000 (直接経費 :1,800,000、間接経費 :540,000) 2020年度：3,640,000 (直接経費 :2,800,000、間接経費 :840,000) 2019年度：4,160,000 (直接経費 :3,200,000、間接経費 :960,000) |
| キーワード | privacy-preserving federated learning semantic matching online learning-to-rank interactive search on-device learning Metric Optimization Policy Gradient Differential Privacy Privacy-preserving IR Federated Optimization On-device Learning policy gradient learning to rank probabilistic regression Semantic Matching Learning-To-Rank Metric Optimisation Privacy-preserving Semantic matching Federated learning On-device intelligence |