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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Trigo. |
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Data corrente: |
24/04/2010 |
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Data da última atualização: |
13/10/2010 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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Autoria: |
VARGAS, L.; SILVA, A. A. da; AGOSTINETTO, D.; GAZZIERO, D. L. P. |
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Afiliação: |
LEANDRO VARGAS, CNPT; Antonio Alberto da Silva, UFV; Dirceu Agostinetto, UFPel; DIONISIO LUIZ PISA GAZZIERO, CNPSo. |
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Título: |
Resistência de plantas daninhas a herbicidas. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
In: AGOSTINETTO, D.; VARGAS, L. Resistência de plantas daninhas a herbicidas no Brasil. Passo Fundo: Berthier, 2009. |
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Páginas: |
p. 9-36. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Herbicide; Resistance; Weed. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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700 1 $aAGOSTINETTO, D.
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Registro original: |
Embrapa Trigo (CNPT) |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
06/11/2003 |
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Data da última atualização: |
17/01/2020 |
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Autoria: |
OLIVEIRA, S. R. de M.; ZAÏANE, O. R. |
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Afiliação: |
STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; OSMAR R. ZAÏANE, University of Alberta. |
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Título: |
Privacy preserving frequent itemset mining. |
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Ano de publicação: |
2002 |
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Fonte/Imprenta: |
In: IEEE ICDM WORKSHOP ON PRIVACY, SECURITY AND DATA MINING, 2002, Maebashi. Proceedings... Sydney: Australian Computer Society, 2002. p. 43-54. |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Editors: Chris Clifton, Vladimir Estivill-Castro. Na publicação: Stanley R. M. Oliveira. |
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Conteúdo: |
One crucial aspect of privacy preserving frequent itemset mining is the fact that the mining process deals with a trade-off: privacy and accuracy, which are typically contradictory, and improving one usually incurs a cost in the other. One alternative to address this particular problem is to look for a balance between hiding restrictive patterns and disclosing non-restrictive ones. In this paper, we propose a new framework for enforcing privacy in mining frequent itemsets. We combine, in a single framework, techniques for efficiently hiding restrictive patterns: a transaction retrieval engine relying on an inverted file and Boolean queries; and a set of algorithms to "sanitize" a database. In addition, we introduce performance measures for mining frequent itemsets that quantify the fraction of mining patterns which are preserved after sanitizing a database. We also report the results of a performance evaluation of our research prototype and an analysis of the results. |
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Palavras-Chave: |
Assosiation rule mining; Data mining; Frequent itemset mining; Mineração de dados; Preservação de privacidade; Privacy preservation in association rule mining; Privacy preserving data mining; Regras de associação; Security; Segurança. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
LEADER 01939nam a2200253 a 4500
001 1008566
005 2020-01-17
008 2002 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aOLIVEIRA, S. R. de M.
245 $aPrivacy preserving frequent itemset mining.$h[electronic resource]
260 $aIn: IEEE ICDM WORKSHOP ON PRIVACY, SECURITY AND DATA MINING, 2002, Maebashi. Proceedings... Sydney: Australian Computer Society, 2002. p. 43-54.$c2002
500 $aEditors: Chris Clifton, Vladimir Estivill-Castro. Na publicação: Stanley R. M. Oliveira.
520 $aOne crucial aspect of privacy preserving frequent itemset mining is the fact that the mining process deals with a trade-off: privacy and accuracy, which are typically contradictory, and improving one usually incurs a cost in the other. One alternative to address this particular problem is to look for a balance between hiding restrictive patterns and disclosing non-restrictive ones. In this paper, we propose a new framework for enforcing privacy in mining frequent itemsets. We combine, in a single framework, techniques for efficiently hiding restrictive patterns: a transaction retrieval engine relying on an inverted file and Boolean queries; and a set of algorithms to "sanitize" a database. In addition, we introduce performance measures for mining frequent itemsets that quantify the fraction of mining patterns which are preserved after sanitizing a database. We also report the results of a performance evaluation of our research prototype and an analysis of the results.
653 $aAssosiation rule mining
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653 $aMineração de dados
653 $aPreservação de privacidade
653 $aPrivacy preservation in association rule mining
653 $aPrivacy preserving data mining
653 $aRegras de associação
653 $aSecurity
653 $aSegurança
700 1 $aZAÏANE, O. R.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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