基于隐私保护的数据挖掘
基于隐私保护的数据挖掘(PPDM)的目标是在保护原始数据的情况下建立挖掘模型并得到理想的分析结果。该文从PPDM的总体需求出发，基于数据隐藏，将PPDM技术分为安全多方计算技术、匿名技术和数据转换技术...
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查看全部3681个资源 »隐私保护的时序规则分布挖掘
针对多方分别拥有一部分数据记录，并想在不泄露自己隐私数据的情况下联合对各自的时序序列进行分割的问题，提出基于半可信第三方的隐私保护的时序规则分布挖掘方法。将联合计算时序规则各频度的问题转化成多方秘密比...
基于离散余弦变换矩阵的隐私数据保护方法
针对聚类分析中隐私数据保护的问题，提出一种基于离散余弦变换矩阵的隐私数据保护方法(DCBT)，对随机选择的k个属性向量实施变换，直到所有属性都至少被变换一次且变换的次数达到初始设置值，选取隐私保护度最...
水平分布数据集的隐私保护关联挖掘算法
研究水平分布数据集的隐私保护关联规则挖掘算法。针对现有算法需要多次扫描数据集的缺点，提出一种只须对数据集进行2次扫描、基于分布式FP-tree的隐私保护挖掘算法。该算法可以有效降低通信量，能在保证准确...
基于产业链的隐私保护商务智能系统设
构建了一个基于产业链的隐私保护商务智能系统，设计了网络结构、系统架构、功能模块等。对产业链数据库进行了整合，应用可交换加密算法实现了对产业链数据的隐私保护挖掘，并采用关联规则挖掘算法进行数据挖...
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