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| Registros recuperados : 3 | |
| 1. |  | SANTOS, H. G. dos; JACOMINE, P. K. T.; ANJOS, L. H. C. dos; OLIVEIRA, V. A. de; LUMBRERAS, J. F.; COELHO, M. R.; ALMEIDA, J. A. de; CUNHA, T. J. F.; OLIVEIRA, J. B. de. Sistema brasileiro de classificação de solos. 3. ed. rev. e ampl. Brasília, DF: Embrapa, 2013. 353 p. il., color. ; 23 cm. Inclui anexos.| Biblioteca(s): Embrapa Acre; Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Agrobiologia; Embrapa Agroindústria de Alimentos; Embrapa Agroindústria Tropical; Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Algodão; Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Caprinos e Ovinos; Embrapa Cerrados; Embrapa Florestas; Embrapa Gado de Corte; Embrapa Gado de Leite; Embrapa Hortaliças; Embrapa Mandioca e Fruticultura; Embrapa Meio Ambiente; Embrapa Meio Norte / UEP-Parnaíba; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Pantanal; Embrapa Pecuária Sudeste; Embrapa Pecuária Sul; Embrapa Rondônia; Embrapa Roraima; Embrapa Semiárido; Embrapa Soja; Embrapa Solos; Embrapa Solos / UEP-Recife; Embrapa Suínos e Aves; Embrapa Tabuleiros Costeiros; Embrapa Territorial; Embrapa Trigo; Embrapa Unidades Centrais; Embrapa Uva e Vinho. MenosEmbrapa Acre; Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Agrobiologia; Embrapa Agroindústria de Alimentos; Embrapa Agroindústria Tropical; Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Algodão; Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Amazônia Oriental... Mostrar Todas |
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| 3. | | POLIDORO, J. C.; MENDONÇA-SANTOS, M. de L.; LUMBRERAS, J. F.; COELHO, M. R.; CARVALHO FILHO, A. de; MOTTA, P. E. F. da; CARVALHO JUNIOR, W. de; ARAUJO FILHO, J. C. de; CURCIO, G. R.; CORREIA, J. R.; MARTINS, E. de S.; SPERA, S. T.; OLIVEIRA, S. R. de M.; BOLFE, E. L.; MANZATTO, C. V.; TOSTO, S. G.; VENTURIERI, A.; SA, I. B.; OLIVEIRA, V. A. de; SHINZATO, E.; ANJOS, L. H. C. dos; VALLADARES, G. S.; RIBEIRO, J. L.; MEDEIROS, P. S. C. de; MOREIRA, F. M. de S.; SILVA, L. S. L.; SEQUINATTO, L.; AGLIO, M. L. D.; DART, R. de O. Programa Nacional de Solos do Brasil (PronaSolos). Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2016. 53 p. (Embrapa Solos. Documentos, 183).| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Cocais; Embrapa Florestas; Embrapa Meio Ambiente; Embrapa Semiárido; Embrapa Solos; Embrapa Solos / UEP-Recife. |
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| Registros recuperados : 3 | |
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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: |
04/12/2008 |
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Data da última atualização: |
16/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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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 RACHID ZAÏANE, University of Alberta. |
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Título: |
Business collaboration by privacy-preserving clustering. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
In: EYOB, E. Social implications of data mining and information privacy: interdisciplinary frameworks and solucitions. Hershey: Information Science Reference, 2008. chap. 7, p. 113-133. |
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ISBN: |
978-1-60566-197-1 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Na publicação: Stanley R. M. Oliveira. |
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Conteúdo: |
The sharing of data is beneficial in data mining applications and widely acknowledged as advantageous in business. However, information sharing can become controversial and thwarted by privacy regulations and other privacy concerns. Rather than simply hindering data owners from sharing information for data analysis, a solution could be designed to meet privacy requirements and guarantee valid data clustering results. To achieve this dual goal, this chapter introduces a method for privacy-preserving clustering, called Dimensionality Reduction-Based Transformation (DRBT). This method relies on the intuition behind random projection to protect the underlying attribute values subjected to cluster analysis. It is shown analytically and empirically that transforming a dataset using DRBT, a data owner can achieve privacy preservation and get accurate clustering with little overhead of communication cost. The advantages of such a method are: it is independent of distance-based clustering algorithms; it has a sound mathematical foundation; and it does not require CPU-intensive operations. |
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Palavras-Chave: |
Data mining; DRBT; Mineração de dados; Privacidade. |
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Thesaurus NAL: |
Cluster analysis. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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520 $aThe sharing of data is beneficial in data mining applications and widely acknowledged as advantageous in business. However, information sharing can become controversial and thwarted by privacy regulations and other privacy concerns. Rather than simply hindering data owners from sharing information for data analysis, a solution could be designed to meet privacy requirements and guarantee valid data clustering results. To achieve this dual goal, this chapter introduces a method for privacy-preserving clustering, called Dimensionality Reduction-Based Transformation (DRBT). This method relies on the intuition behind random projection to protect the underlying attribute values subjected to cluster analysis. It is shown analytically and empirically that transforming a dataset using DRBT, a data owner can achieve privacy preservation and get accurate clustering with little overhead of communication cost. The advantages of such a method are: it is independent of distance-based clustering algorithms; it has a sound mathematical foundation; and it does not require CPU-intensive operations.
650 $aCluster analysis
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773 $tIn: EYOB, E. Social implications of data mining and information privacy: interdisciplinary frameworks and solucitions. Hershey: Information Science Reference, 2008. chap. 7, p. 113-133.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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