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國立中正大學 資訊工程研究所 林柏青所指導 陳其亨的 On the Effectiveness of Manipulating Local Differential Privacy in the RAPPOR Framework （2020），提出Google Analytics Dca關鍵因素是什麼，來自於RAPPOR、differential privacy、data poisoning attack。
而第二篇論文元智大學 資訊工程學系 賴國華、詹前隆所指導 林開標的 數據融合：以知識圖譜為基 （2015），提出因為有 數據融合、大數據、知識圖譜、本體的重點而找出了 Google Analytics Dca的解答。
除了Google Analytics Dca，大家也想知道這些：
On the Effectiveness of Manipulating Local Differential Privacy in the RAPPOR Framework
為了解決Google Analytics Dca 的問題，作者陳其亨 這樣論述：
隨著資料技術的快速發展，越來越多應用程式會在用戶使用他們時收集關於用戶的資料，因此用戶的個人資料的隱私也越來越被重視。 Local differential privacy(LDP)做為一種強大的隱私標準，有很多企業已經在他們的產品中實際部屬。 LDP讓用戶不需要將資料傳送到第三方機構，只需要在自己的本地設備上將資料擾動，因而擁有強大的隱私保證。 然而，現有的文獻與實際使用的工具中，對於differential privacy本身的安全性都還不夠完善，可能會受到data poisoning這類的攻擊。 在這項工作中，我們詳細分析了現有的LDP工具，RAPPOR，並探討其中可能遭到攻擊的架構。
在RAPPOR的演算法中有許多在客戶端由用戶自己控制的參數設定，以這些參數為基礎，我們進一步分析RAPPOR在處理客戶端資料所使用的機率函數。 我們認為這些user-tunable parameter可能會是RAPPOR遭到攻擊的關鍵，甚至其他LDP工具也都可能有這些弱點。 因此，我們提出了三種data poisoning attack，評估這些攻擊在RAPPOR上的成效，並探討了對於資料分布會造成的影響。 我們的實驗結果表明，RAPPOR現有的機制中很難防禦這些攻擊，資料分布狀況都會受到很大的影響。 此外，我們也給出了對於這些攻擊可以嘗試的一些防禦措施的建議，並進一步討論一些可能的未來研究
方向。
數據融合：以知識圖譜為基
為了解決Google Analytics Dca 的問題，作者林開標 這樣論述：
大數據具有海量的資料規模、快速的資料流轉以及多樣的資料類型等特徵，在數據獲取、存儲、管理与分析等面向，超出傳統資料庫軟體工具的功能。因此，傳統的數據融合方法，無法有效解決大數據的數據融合問題。知識圖譜作為一種知識表示方法与數據管理模式，適合描述世界中的各種實體和概念，以及這些實體和概念之間的關聯，並且具有融合異質數據的能力。目前在語義搜索、問題回答、資訊檢索和資料採擷等領域有著廣泛的應用，可以作為異質大數據融合的有效方法。 本研究提出一種基於知識圖譜的數據融合模型，能夠融合結構化、半結構化或非結構化數據。首先為每個領域的數據構建獨立的領域本體庫，作為領域數據源之數據模式的獨立語義描述。然
後將各個數據源之間重合或相似的概念抽取出來，構建全局本體庫，為後續知識圖譜融合提供一致性檢測和冗餘去除。在本體的基礎上，通過從不同數據源中提取實體和關係，為每個領域數據源構建領域知識圖譜。最后，通過相似性檢測、實體對齊和衝突解決等過程，將眾多領域知識圖譜融合成一個通用知識圖譜。知識圖譜的學習和推理能夠進一步完善知識圖譜，並解決問題回答和資訊檢索等領域問題。目前大多數基於嵌入轉換的知識圖譜推理模型在構造corrupted triplets時，未考慮實體間的關係語義類型約束，導致可能不符合實際語義資訊，影響預測準確率。針對此問題，本研究提出一種基於約束嵌入轉換的模型－TransC,該模型在構造co
rrupted triplets時增加對每個關係的語義類型約束，將不符合語義關係的三元組排除在外，減少訓練模型的錯誤率。實驗結果證明，TransC模型具有參數簡單和預測準確率高的優點。為驗證本研究所提模型的實用性,對醫療事件、氣象和環境數據進行融合，成功構建一個具備醫療事件、氣象和環境汙染數據的通用知識圖譜，用於分析關聯樣態，改善回溯型分析研究在大數據儲存與動態關聯運算上的困難。最后，為便於知識圖譜數據的使用和管理，本研究開發一個知識圖譜管理平臺，為用戶提供高級數據蒐索、統計、分析和可視化等服務。