| |
|
|
 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Hortaliças. Para informações adicionais entre em contato com cnph.biblioteca@embrapa.br. |
|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Hortaliças. |
|
Data corrente: |
18/04/2007 |
|
Data da última atualização: |
18/04/2007 |
|
Autoria: |
SOUZA, F. de F.; GAMA, F. de C.; QUEIROZ, M. A. de. |
|
Título: |
Análise da capacidade de combinação em cruzamentos dialéticos de três genótipos de melancia. |
|
Ano de publicação: |
2004 |
|
Fonte/Imprenta: |
Horticultura Brasileira, Brasília, DF, v. 22, n. 4, p. 789-793, out./dez, 2006. |
|
Idioma: |
Português |
|
Palavras-Chave: |
Capacidade combinatória. |
|
Thesagro: |
Citrullus Lanatus; Cruzamento Dialélico; Hibrido; Melancia; Melhoramento. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
Marc: |
LEADER 00643naa a2200205 a 4500
001 1780009
005 2007-04-18
008 2004 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aSOUZA, F. de F.
245 $aAnálise da capacidade de combinação em cruzamentos dialéticos de três genótipos de melancia.
260 $c2004
650 $aCitrullus Lanatus
650 $aCruzamento Dialélico
650 $aHibrido
650 $aMelancia
650 $aMelhoramento
653 $aCapacidade combinatória
700 1 $aGAMA, F. de C.
700 1 $aQUEIROZ, M. A. de
773 $tHorticultura Brasileira, Brasília, DF$gv. 22, n. 4, p. 789-793, out./dez, 2006.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Hortaliças (CNPH) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
|
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
|
Data corrente: |
07/11/2006 |
|
Data da última atualização: |
06/09/2022 |
|
Tipo da produção científica: |
Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
|
Autoria: |
OLIVEIRA, S. R. de M. |
|
Afiliação: |
STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA. |
|
Título: |
Heuristics for protecting competitive knowledge in association rule mining. |
|
Ano de publicação: |
2006 |
|
Fonte/Imprenta: |
Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2006. |
|
Páginas: |
48 p. |
|
Série: |
(Embrapa Informática Agropecuária. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 13). |
|
ISSN: |
1677-9266 |
|
Idioma: |
Inglês |
|
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. |
|
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. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CNPTIA/11297/1/bp13.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 01925nam a2200289 a 4500
001 1004885
005 2022-09-06
008 2006 bl uuuu u0uu1 u #d
022 $a1677-9266
100 1 $aOLIVEIRA, S. R. de M.
245 $aHeuristics for protecting competitive knowledge in association rule mining.$h[electronic resource]
260 $aCampinas: Embrapa Informática Agropecuária$c2006
300 $a48 p.
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.
653 $aCompetitive knowledge
653 $aConhecimento competitivo
653 $aHeurística
653 $aKnowledge protection
653 $aPreservação de privacidade em mineração de dados
653 $aPreservação de privacidade em mineração de regras de associação
653 $aPrivacy-preserving association rule mining
653 $aPrivacy-preserving data mining
653 $aProteção de conhecimento
653 $aRegras sensíveis
653 $aSensitive knowledge
653 $aSensitive rules
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
