Association Rule Hiding for Data Mining (Advances in Database Systems, 41, Band 41)
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Beschreibung
"Association Rule Hiding for Data Mining" von Vassilios S. Verykios ist ein Fachbuch, das sich mit Techniken zur Wahrung der Privatsphäre im Bereich des Data Mining beschäftigt. Das Buch konzentriert sich auf das Problem des Verbergens von Assoziationsregeln, die aus großen Datenmengen extrahiert werden und potenziell sensible Informationen preisgeben können. Es bietet einen umfassenden Überblick über verschiedene Methoden und Algorithmen, die entwickelt wurden, um bestimmte Muster oder Regeln in Datensätzen zu unterdrücken oder zu modifizieren, ohne den Gesamtnutzen der Datenanalyse erheblich zu beeinträchtigen. Der Band richtet sich an Forscher und Praktiker im Bereich der Datenbank- und Informationssicherheit und bietet sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Ansätze zur Implementierung von Datenschutzmaßnahmen in datenintensiven Anwendungen.
Produktdetails
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Über den Autor
- Gebunden
- 108 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 370 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- Gebunden
- 302 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- Gebunden
- 250 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 256 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Gebunden
- 338 Seiten
- Erschienen 2006
- Springer
- Gebunden
- 326 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 215 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Kartoniert
- 296 Seiten
- Erschienen 2004
- Springer
- Kartoniert
- 598 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 368 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- Kartoniert
- 386 Seiten
- Erschienen 2015
- O'Reilly and Associates
- paperback
- 216 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Gebunden
- 652 Seiten
- Erschienen 2003
- De Gruyter Oldenbourg
- paperback
- 148 Seiten
- Erschienen 1974
- Springer Berlin Heidelberg
- paperback
- 452 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer



