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 |
292页:图;24cm |
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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