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图书信息
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数据集隐私保护技术研究
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| ISBN： | 9787030636676 |
定价： | ￥120.00 |
| 作者： | 张晓琳，王永平著 |
出版社： | 科学出版社 |
| 出版时间： | 2020年08月 |
开本： | 24cm |
| 页数： | 292页 |
装祯： | 平装 |
中图法： | TP311.13 |
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202
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2026-02-06
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图书简介 | | 本书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最新研究成果。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；最后，提出几种个性化隐私保护算法。 |
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