Data quality in privacy preservation for associative classification
Privacy preserving has become an essential process for any data mining task. In general, data transformation is needed to ensure privacy preservation. Once the privacy is preserved, data quality issue must be addressed, i.e. the impact on data quality should be minimized. In this paper, k-Anonymizat...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Harnsamut N., Natwichai J., Sun X., Li X. |
---|---|
التنسيق: | Conference or Workshop Item |
اللغة: | English |
منشور في: |
2014
|
الوصول للمادة أونلاين: | http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-68749105788&partnerID=40&md5=d7ed1e9bef0f79792f8b3a5c5b108993 http://cmuir.cmu.ac.th/handle/6653943832/1370 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Data quality in privacy preservation for associative classification
بواسطة: Nattapon Harnsamut, وآخرون
منشور في: (2018) -
Privacy preservation for associative classification
بواسطة: Harnsamut,N., وآخرون
منشور في: (2015) -
A novel heuristic algorithm for privacy preserving of associative classification
بواسطة: Harnsamut N., وآخرون
منشور في: (2014) -
A novel heuristic algorithm for privacy preserving of associative classification
بواسطة: Nattapon Harnsamut, وآخرون
منشور في: (2018) -
Associative classification rules hiding for privacy preservation
بواسطة: Natwichai J., وآخرون
منشور في: (2014)