Practical Privacy-Preserving Frequent Itemset Mining on Supermarket Transactions
Data mining is widely applied to establish connections among the items in massive datasets nowadays. Association rule mining is one of the most popular methods to perform data mining, and a fundamental part of this is frequent itemset mining. Big-scale data are uploaded to the honest-but-curious clo...
Lưu vào:
Tác giả chính: | Ma, Chenyang |
---|---|
Đồng tác giả: | Wang , Baocang |
Định dạng: | BB |
Ngôn ngữ: | en_US |
Thông tin xuất bản: |
IEEE Xplore
2020
|
Chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | http://tailieuso.tlu.edu.vn/handle/DHTL/9705 |
Từ khóa: |
Thêm từ khóa bạn đọc
Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên gắn từ khóa cho biểu ghi này!
|
Tài liệu tương tự
-
SecEDMO: Enabling Efficient Data Mining with Strong Privacy Protection in Cloud Computing
Thông tin tác giả:: Wu, Jiahui
Thông tin xuất bản: (2020) -
CC-IFIM: an efficient approach for incremental frequent itemset mining based on closed candidates
Thông tin tác giả:: Maged, Magdy, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2023) -
An efficient algorithm for mining frequent itemsets containing a constraint subset
Thông tin tác giả:: Duong, Van Hai, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2014) -
A New Approach for Mining Incrementally Closed Itemsets over Data Streams
Thông tin tác giả:: Nguyen, Thanh Trung, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2019) -
On the Efficient Representation of Datasets as Graphs to Mine Maximal Frequent Itemsets
Thông tin tác giả:: Halim, Zahid
Thông tin xuất bản: (2021)