SecEDMO: Enabling Efficient Data Mining with Strong Privacy Protection in Cloud Computing
Frequent itemsets mining and association rules mining are among the top used algorithms in the area of data mining. Secure outsourcing of data mining tasks to the third-party cloud is an effective option for data owners. However, due to the untrust cloud and the distrust between data owners, the tra...
Lưu vào:
Tác giả chính: | Wu, Jiahui |
---|---|
Đồng tác giả: | Mu, Nankun |
Định dạng: | BB |
Ngôn ngữ: | English |
Thông tin xuất bản: |
IEEE Xplore
2020
|
Chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | http://tailieuso.tlu.edu.vn/handle/DHTL/9825 |
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
-
Practical Privacy-Preserving Frequent Itemset Mining on Supermarket Transactions
Thông tin tác giả:: Ma, Chenyang
Thông tin xuất bản: (2020) -
A Method for Mining Association Rules
Thông tin tác giả:: Trương, Chí Tín, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2011) -
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)