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针对健康医疗数据的高敏感性，需要隐私保护强度更高的隐私保护算法。传统隐私保护模型总是因为新型攻击方法的出现而需要不断改进，而......
信息与网络传播技术的快速发展使得数据的分享日益频繁,也使得个人隐私数据的泄漏风险大大增加,因此人们对自己隐私信息的保护越来......
随着互联网、云计算、大数据等信息技术的快速发展,如何通过数据挖掘获取潜在有价值的知识成为当前的研究热点。其中,频繁项集挖掘......
近年来,随着数据挖掘、机器学习、深度学习等技术的兴起与发展,企业从普通用户处收集到了大量的数据,并对这些数据进行分析处理来......
现有基于ε-差分隐私模型的频繁模式挖掘算法存在全局敏感度过高与挖掘结果可用性较低的不足.设计一个基于事务截断的差分隐私频繁......
频繁模式挖掘是分析事务数据集常用技术.然而,当事务数据集合有敏感数据时(如用户行为记录、电子病例等),直接发布频繁模式及其支......
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关联规则挖掘是数据挖掘研究范畴的一个重要研究领域,其目的是找出数据集中不同项目之间的关联性,它在销售、医疗等领域有着广泛的......
随着大数据时代的到来,挖掘大数据的潜在价值越来越受到学术界和工业界的关注。但与此同时,由于互联网安全事件频发,用户越来越多......
为在同等隐私保护强度下提高发布数据的分类准确率,在Diff Gen算法基础上提出一种改进的差分隐私数据发布算法Gini Diff。该算法将......
针对传统基于ε-差分隐私模型的top-k关联规则挖掘算法在大规模数据环境下挖掘效率低下的问题,提出了一种并行差分隐私关联规则挖......
