Efficiently Hiding Sensitive Itemsets with Transaction Deletion Based on Genetic Algorithms
المؤلفون المشاركون
Hong, Tzung Pei
Lin, Chun-Wei
Zhang, Binbin
Yang, Kuo-Tung
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-09-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Data mining is used to mine meaningful and useful information or knowledge from a very large database.
Some secure or private information can be discovered by data mining techniques, thus resulting in an inherent risk of threats to privacy.
Privacy-preserving data mining (PPDM) has thus arisen in recent years to sanitize the original database for hiding sensitive information, which can be concerned as an NP-hard problem in sanitization process.
In this paper, a compact prelarge GA-based (cpGA2DT) algorithm to delete transactions for hiding sensitive itemsets is thus proposed.
It solves the limitations of the evolutionary process by adopting both the compact GA-based (cGA) mechanism and the prelarge concept.
A flexible fitness function with three adjustable weights is thus designed to find the appropriate transactions to be deleted in order to hide sensitive itemsets with minimal side effects of hiding failure, missing cost, and artificial cost.
Experiments are conducted to show the performance of the proposed cpGA2DT algorithm compared to the simple GA-based (sGA2DT) algorithm and the greedy approach in terms of execution time and three side effects.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lin, Chun-Wei& Zhang, Binbin& Yang, Kuo-Tung& Hong, Tzung Pei. 2014. Efficiently Hiding Sensitive Itemsets with Transaction Deletion Based on Genetic Algorithms. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049464
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lin, Chun-Wei…[et al.]. Efficiently Hiding Sensitive Itemsets with Transaction Deletion Based on Genetic Algorithms. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049464
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lin, Chun-Wei& Zhang, Binbin& Yang, Kuo-Tung& Hong, Tzung Pei. Efficiently Hiding Sensitive Itemsets with Transaction Deletion Based on Genetic Algorithms. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049464
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1049464
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