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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pantanal. |
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Data corrente: |
11/01/2019 |
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Data da última atualização: |
22/01/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
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Autoria: |
BAZZO, J. C.; SILVA, M. L. N.; FREITAS, D. A. F; SOARES, C. R. F. S.; GOMIDE, P. H. O.; SANTOS, S. A.; CARDOSO, E. L. |
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Afiliação: |
JERUSA CRISTINA BAZZO, Secretaria Municipal Educação de Camboriú, SC; MARX LEANDRO NAVES SILVA, Universidade Federal de Lavras, MG; DIEGO ANTÔNIO FRANÇA DE FREITAS, Universidade Federal Viçosa, MG; CLÁUDIO ROBERTO FONSÊCA SOUSA SOARES, Universidade Federal de Santa Catarina; PLÍNIO HENRIQUE OLIVEIRA GOMIDE, Universidade Estadual de Roraima, RR; SANDRA APARECIDA SANTOS, CPAP; EVALDO LUIS CARDOSO, CPAP. |
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Título: |
Biomassa e atividade microbiana do solo em diferentes fitofisionomias do Pantanal da Nhecolândia - MS, Brasil. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
Corumbá: Embrapa Pantanal, 2018. |
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Páginas: |
16 p. |
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Série: |
(Embrapa Pantanal. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 139). |
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ISSN: |
1981-7215 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
objetivo do presente trabalho foi avaliar a biomassa e atividade microbiana do solo sob diferentes fitofisionomias do Pantanal da Nhecolândia. |
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Thesagro: |
Biomassa; Microbiologia do Solo; Solo. |
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Thesaurus Nal: |
Microbial biomass; Soil. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/191166/1/BP-139-Versao-final.pdf
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Marc: |
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700 1 $aCARDOSO, E. L.
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Esconder MarcMostrar Marc Completo |
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Registro original: |
Embrapa Pantanal (CPAP) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
07/11/2006 |
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Data da última atualização: |
06/09/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
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Autoria: |
OLIVEIRA, S. R. de M. |
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Afiliação: |
STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA. |
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Título: |
Heuristics for protecting competitive knowledge in association rule mining. |
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Ano de publicação: |
2006 |
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Fonte/Imprenta: |
Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2006. |
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Páginas: |
48 p. |
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Série: |
(Embrapa Informática Agropecuária. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 13). |
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ISSN: |
1677-9266 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The sharing of data for mining has been proven beneficial in industry, but requires privacy safeguards. Some companies prefer to share their data for collaboration, while others decide to share only the patterns discovered from their data. The goal of these companies is to disclose only part of the knowledge and conceal a group of sensitive rules (competitive knowledge) that are paramount for strategic decisions. These rules must be protected before sharing and need to remain private. The challenge here is how to protect the sensitive rules without putting at risk the effectiveness of data mining per se. This work presents a framework for protecting sensitive knowledge in Association Rule Mining. The framework is composed of a set of heuristics and metrics to evaluate the effectiveness of these heuristics in terms of information loss and knowledge protection. |
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Palavras-Chave: |
Competitive knowledge; Conhecimento competitivo; Heurística; Knowledge protection; Preservação de privacidade em mineração de dados; Preservação de privacidade em mineração de regras de associação; Privacy-preserving association rule mining; Privacy-preserving data mining; Proteção de conhecimento; Regras sensíveis; Sensitive knowledge; Sensitive rules. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CNPTIA/11297/1/bp13.pdf
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Marc: |
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490 $a(Embrapa Informática Agropecuária. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 13).
520 $aThe sharing of data for mining has been proven beneficial in industry, but requires privacy safeguards. Some companies prefer to share their data for collaboration, while others decide to share only the patterns discovered from their data. The goal of these companies is to disclose only part of the knowledge and conceal a group of sensitive rules (competitive knowledge) that are paramount for strategic decisions. These rules must be protected before sharing and need to remain private. The challenge here is how to protect the sensitive rules without putting at risk the effectiveness of data mining per se. This work presents a framework for protecting sensitive knowledge in Association Rule Mining. The framework is composed of a set of heuristics and metrics to evaluate the effectiveness of these heuristics in terms of information loss and knowledge protection.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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