书目信息 |
| 题名： |
数据集隐私保护技术研究
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| 作者： | 王永平 ， 张晓琳 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 科学出版社 2020.08 |
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| 页数： | 292页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP311.13 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 数据集--shu ju ji--个人信息--隐私权--数据保护--研究 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-03-063667-6 | |
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| 330 | @a本书主要研究数据集隐私保护技术, 详细介绍作者在数据集隐私保护领域的最新研究成果。针对k-匿名, 提出基于R树的k-匿名算法 ; 针对动态数据集, 提出含永久敏感属性、数值敏感属性、多敏感属性、增量数据集下的隐私保护算法 ; 针对分类挖掘, 提出基于数据扰动和KCNN-SVM的隐私保护算法 ; 针对社会网络, 提出基于k-同构和 (α, k) 的隐私保护算法 ; 针对大规模社会网络, 提出云环境下基于节点匿名、数据扰动、预测方法等的隐私保护算法 ; 最后, 提出几种个性化隐私保护算法。 | |
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| 数据集隐私保护技术研究/张晓琳, 王永平著.-北京：科学出版社，2020.08 |
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| ISBN 978-7-03-063667-6：CNY120.00 |
| 本书主要研究数据集隐私保护技术, 详细介绍作者在数据集隐私保护领域的最新研究成果。针对k-匿名, 提出基于R树的k-匿名算法 ; 针对动态数据集, 提出含永久敏感属性、数值敏感属性、多敏感属性、增量数据集下的隐私保护算法 ; 针对分类挖掘, 提出基于数据扰动和KCNN-SVM的隐私保护算法 ; 针对社会网络, 提出基于k-同构和 (α, k) 的隐私保护算法 ; 针对大规模社会网络, 提出云环境下基于节点匿名、数据扰动、预测方法等的隐私保护算法 ; 最后, 提出几种个性化隐私保护算法。 |
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正题名：数据集隐私保护技术研究
索取号：TP311.13/Z210
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