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数据集隐私保护技术研究.1

数据集隐私保护技术研究.1

定  价:120 元

        

  • 作者:张晓琳,王永平
  • 出版时间:2020/8/1
  • ISBN:9787030636676
  • 出 版 社:科学出版社
  • 中图法分类:G245 
  • 页码:292
  • 纸张:胶版纸
  • 版次:1
  • 开本:16K
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读者对象:本书可作为计算机类、信息类、应用数学类高年级本科生、研究生的教材,也可供相关科研人员参考使用,有助于读者了解数据集隐私保护相关技术。

《数据集隐私保护技术研究》主要研究数据集隐私保护技术,详细介绍作者在数据集隐私保护领域的**研究成果。针对k-匿名,提出基于R树的k-匿名算法;针对动态数据集,提出含永久敏感属性、数值敏感属性、多敏感属性、增量数据集下的隐私保护算法;针对分类挖掘,提出基于数据扰动和KCNN-SVM的隐私保护算法;针对社会网络,提出基于k-同构和(α,k)的隐私保护算法;针对大规模社会网络,提出云环境下基于节点匿名、数据扰动、预测方法等的隐私保护算法;*后,提出几种个性化隐私保护算法。

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