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Association Rule Hiding for Data Mining

Aris Gkoulalas-Divanis, Vassilios S Verykios
Livre broché | Anglais | Advances in Database Systems | n° 41
167,95 €
+ 335 points
Format
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Description

Privacy and security risks arising from the application of different data mining techniques to large institutional data repositories have been solely investigated by a new research domain, the so-called privacy preserving data mining. Association rule hiding is a new technique in data mining, which studies the problem of hiding sensitive association rules from within the data.

Association Rule Hiding for Data Mining addresses the problem of "hiding" sensitive association rules, and introduces a number of heuristic solutions. Exact solutions of increased time complexity that have been proposed recently are presented, as well as a number of computationally efficient (parallel) approaches that alleviate time complexity problems, along with a thorough discussion regarding closely related problems (inverse frequent item set mining, data reconstruction approaches, etc.). Unsolved problems, future directions and specific examples are provided throughout this book to help the reader study, assimilate and appreciate the important aspects of this challenging problem.

Association Rule Hiding for Data Mining is designed for researchers, professors and advanced-level students in computer science studying privacy preserving data mining, association rule mining, and data mining. This book is also suitable for practitioners working in this industry.

Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
138
Langue:
Anglais
Collection :
Tome:
n° 41

Caractéristiques

EAN:
9781461426059
Date de parution :
01-07-12
Format:
Livre broché
Format numérique:
Trade paperback (VS)
Dimensions :
156 mm x 234 mm
Poids :
249 g

Les avis