版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、數(shù)據(jù)挖掘旨在研究從大量的數(shù)據(jù)集合中,發(fā)掘出潛在的、有價值的信息或知識的過程,在商業(yè)決策、潛在客戶分析等方面可以給企業(yè)帶來巨大商業(yè)利益。但其對軟、硬件資源有著較高要求,所以在具體實踐中,大多數(shù)中小型企業(yè)或組織由于內(nèi)部缺少必要的資源和專家,阻礙了其獲得數(shù)據(jù)挖掘所帶來的商業(yè)利益。此時,外包數(shù)據(jù)挖掘是一種很好的解決方式。然而,這必將涉及到信息安全與隱私保護問題。因此,作為數(shù)據(jù)挖掘一個新的分支,隱私保護數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究變得越來越重要,特別是對外包
2、數(shù)據(jù)挖掘中隱私保護技術(shù)的研究具有顯著的實際意義。本文首先對PPDM 技術(shù)的原理進行了深入分析,并從基本流程上比較了它與數(shù)據(jù)挖掘的異同,并且對典型PPDM技術(shù)進行總結(jié),并指出它們在各類挖掘算法中的應(yīng)用。其次,與一般PPDM 技術(shù)不同,外包數(shù)據(jù)挖掘?qū)﹄[私保護技術(shù)有著特殊的要求,本文對外包數(shù)據(jù)挖掘和其隱私保護技術(shù)進行研究,并提出了基于隱私保護的外包數(shù)據(jù)挖掘項目基本流程。最后,本文進一步對外包聚類挖掘和外包關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘進行深入研究。在保證安全性
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 隱私保護的數(shù)據(jù)挖掘算法研究.pdf
- 隱私保護數(shù)據(jù)挖掘算法的研究.pdf
- 面向數(shù)據(jù)挖掘的隱私保護算法研究.pdf
- 數(shù)據(jù)垂直分布的隱私保護數(shù)據(jù)挖掘算法研究.pdf
- 隱私保護數(shù)據(jù)挖掘研究.pdf
- 基于乘法擾動的數(shù)據(jù)挖掘隱私保護算法研究.pdf
- 基于數(shù)據(jù)隱私保護的匿名算法改進研究.pdf
- 隱私保護的數(shù)據(jù)挖掘研究.pdf
- 隱私保護分類數(shù)據(jù)挖掘研究.pdf
- 數(shù)據(jù)挖掘和隱私保護的分析研究.pdf
- 隱私保護的數(shù)據(jù)挖掘.pdf
- 數(shù)據(jù)挖掘中基于關(guān)聯(lián)規(guī)則隱私保護算法的研究.pdf
- 數(shù)據(jù)挖掘中的隱私保護研究.pdf
- 隱私保護數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究.pdf
- 支持隱私保護的數(shù)據(jù)挖掘研究.pdf
- 保護隱私的數(shù)據(jù)挖掘方法研究.pdf
- 高效用隱私保護數(shù)據(jù)挖掘的研究.pdf
- 隱私保護的多數(shù)據(jù)源序列模式挖掘算法.pdf
- 隱私保護關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究.pdf
- 面向數(shù)據(jù)挖掘的隱私保護方法研究.pdf
評論
0/150
提交評論