Reducing Side Effects of Hiding Sensitive Itemsets in Privacy Preserving Data Mining
المؤلفون المشاركون
Hong, Tzung Pei
Lin, Chun-Wei
Hsu, Hung-Chuan
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-04-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Data mining is traditionally adopted to retrieve and analyze knowledge from large amounts of data.
Private or confidential data may be sanitized or suppressed before it is shared or published in public.
Privacy preserving data mining (PPDM) has thus become an important issue in recent years.
The most general way of PPDM is to sanitize the database to hide the sensitive information.
In this paper, a novel hiding-missing-artificial utility (HMAU) algorithm is proposed to hide sensitive itemsets through transaction deletion.
The transaction with the maximal ratio of sensitive to nonsensitive one is thus selected to be entirely deleted.
Three side effects of hiding failures, missing itemsets, and artificial itemsets are considered to evaluate whether the transactions are required to be deleted for hiding sensitive itemsets.
Three weights are also assigned as the importance to three factors, which can be set according to the requirement of users.
Experiments are then conducted to show the performance of the proposed algorithm in execution time, number of deleted transactions, and number of side effects.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lin, Chun-Wei& Hong, Tzung Pei& Hsu, Hung-Chuan. 2014. Reducing Side Effects of Hiding Sensitive Itemsets in Privacy Preserving Data Mining. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048824
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lin, Chun-Wei…[et al.]. Reducing Side Effects of Hiding Sensitive Itemsets in Privacy Preserving Data Mining. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048824
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lin, Chun-Wei& Hong, Tzung Pei& Hsu, Hung-Chuan. Reducing Side Effects of Hiding Sensitive Itemsets in Privacy Preserving Data Mining. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048824
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1048824
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر