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敏感模式隐藏是隐私保护数据挖掘中的一个重要课题.传统算法大多适用于处理静态数据,因此难以处理增量更新数据中的隐私保护问题.为解决以上问题,设计基于敏感模式图满足最小边际效应的牺牲项选择策略,构建面向增量数据库的隐私保护算法.实例和实验分析验证了算法的正确性、高效率及可扩展性.
面向增量更新数据库的隐私保护
【摘 要】
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敏感模式隐藏是隐私保护数据挖掘中的一个重要课题.传统算法大多适用于处理静态数据,因此难以处理增量更新数据中的隐私保护问题.为解决以上问题,设计基于敏感模式图满足最小
【机 构】
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铜陵学院数学与计算机科学学院
【出 处】
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模式识别与人工智能
【发表日期】
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2014年07期
【基金项目】
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安徽省高校省级优秀青年人才基金项目(No.2012SQRL191);安徽省高等学校省级自然科学研究重点项目(No.KJ2014A256)资助
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