![](/images/graphics-bg.png)
Frequent Symptom Sets Identification from Uncertain Medical Data in Differentially Private Way
المؤلفون المشاركون
Qin, Zhiguang
Ding, Zhe
Qin, Zhen
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-05-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Data mining techniques are applied to identify hidden patterns in large amounts of patient data.
These patterns can assist physicians in making more accurate diagnosis.
For different physical conditions of patients, the same physiological index corresponds to a different symptom association probability for each patient.
Data mining technologies based on certain data cannot be directly applied to these patients’ data.
Patient data are sensitive data.
An adversary with sufficient background information can make use of the patterns mined from uncertain medical data to obtain the sensitive information of patients.
In this paper, a new algorithm is presented to determine the top K most frequent itemsets from uncertain medical data and to protect data privacy.
Based on traditional algorithms for mining frequent itemsets from uncertain data, our algorithm applies sparse vector algorithm and the Laplace mechanism to ensure differential privacy for the top K most frequent itemsets for uncertain medical data and the expected supports of these frequent itemsets.
We prove that our algorithm can guarantee differential privacy in theory.
Moreover, we carry out experiments with four real-world scenario datasets and two synthetic datasets.
The experimental results demonstrate the performance of our algorithm.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ding, Zhe& Qin, Zhen& Qin, Zhiguang. 2017. Frequent Symptom Sets Identification from Uncertain Medical Data in Differentially Private Way. Scientific Programming،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1203465
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ding, Zhe…[et al.]. Frequent Symptom Sets Identification from Uncertain Medical Data in Differentially Private Way. Scientific Programming No. 2017 (2017), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1203465
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ding, Zhe& Qin, Zhen& Qin, Zhiguang. Frequent Symptom Sets Identification from Uncertain Medical Data in Differentially Private Way. Scientific Programming. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1203465
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1203465
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)