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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
18/04/2005 |
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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: |
Achieving privacy preservation when sharing data for clustering. |
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Ano de publicação: |
2004 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SECURE DATA MANAGEMENT WORKSHOP, 2004, Toronto. Secure data management: proceedings. Berlin: Springer, 2004. p. 67-82. |
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Série: |
(Lectures Notes in Computer Science, 3178). |
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ISBN: |
3-540-22983-3 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
SDM 2004. Na publicação: Stanley R.M. Oliveira. |
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Conteúdo: |
Abstract. In this paper, we address the problem of protecting the underlying attribute values when sharing data for clustering. The challenge is how to meet privacy requirements and guarantee valid clustering results as well. To achieve this dual goal, we propose a novel spatial data transformation method called Rotation-Based Transformation (RBT). The major features of our data transformation are: a) it is independent of any clustering algorithm, b) it has a sound mathematical foundation; c) it is efficient and accurate; and d) it does not rely on intractability hypotheses from algebra and does not require CPU-intensive operations. We show analytically that although the data are transformed to achieve privacy, we can also get accurate clustering results by the safeguard of the global distances between data points. |
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Palavras-Chave: |
Clustering; Clusterização; 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 $aAbstract. In this paper, we address the problem of protecting the underlying attribute values when sharing data for clustering. The challenge is how to meet privacy requirements and guarantee valid clustering results as well. To achieve this dual goal, we propose a novel spatial data transformation method called Rotation-Based Transformation (RBT). The major features of our data transformation are: a) it is independent of any clustering algorithm, b) it has a sound mathematical foundation; c) it is efficient and accurate; and d) it does not rely on intractability hypotheses from algebra and does not require CPU-intensive operations. We show analytically that although the data are transformed to achieve privacy, we can also get accurate clustering results by the safeguard of the global distances between data points.
650 $aCluster analysis
653 $aClustering
653 $aClusterização
653 $aPrivacidade
700 1 $aZAÏANE, O. R.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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| Registros recuperados : 3 | |
| 2. |  | MACIEL, V. T.; CUNHA, C. R. da; NEIVA, R. M. A.; CARVALHO, C. A. G.; SOUZA, J. M. L. de; ALVARES, V. de S. Avaliação sensorial de farinha mista de castanha-do-brasil e banana verde. In: SIMPÓSIO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA DE ALIMENTOS, 3.; CONGRESSO DO INSTITUTO NACIONAL DE FRUTAS TROPICAIS, 2.; SEMINÁRIO DE CIÊNCIA DE ALIMENTOS, 4., 2011, Recife. Estratégias para o desenvolvimento do Nordeste: anais. Recife: sbCTA, 2011. 3 p.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 3. | | CARVALHO, C. A. G. de; ALVARES, V. de S.; CUNHA, C. R. da; LIMA, A. A. de; MORENO, A. L.; MACIEL, V. T. Efeito do pré-resfriamento de frutos de cupuaçu na aceitação sensorial do néctar. Revista Agro@mbiente On-line, Boa Vista, v. 9, n. 1, p. 91-95, jan./mar. 2015.| Tipo: Nota Técnica/Nota Científica |
| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| Registros recuperados : 3 | |
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| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
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