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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
07/03/2007 |
Data da última atualização: |
17/01/2020 |
Autoria: |
OLIVEIRA, S. R. de M.; ZAÏANE, O. R. |
Afiliação: |
STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; OSMAR R. ZAÏANE, University of Alberta. |
Título: |
A unified framework for protecting sensitive association rules in business collaboration. |
Ano de publicação: |
2006 |
Fonte/Imprenta: |
International Journal Business Intelligence and Data Mining, v. 1, n. 3, p. 247-287, 2006. |
DOI: |
https://doi.org/10.1504/IJBIDM.2006.009135 |
Idioma: |
Inglês |
Notas: |
Na publicação: Stanley R. M. Oliveira. |
Conteúdo: |
Abstract. The sharing of association rules has been proven beneficial in business collaboration, but requires privacy safeguards. One may decide to disclose only part of the knowledge and conceal strategic patterns called sensitive rules. The challenge here is how to protect the sensitive rules without losing the benefit of mining. To address this problem, we propose a unified framework that combines: a set of algorithms to protect sensitive knowledge; retrieval facilities to speed up the process of knowledge protecting; and a set of metrics to evaluate the effectiveness of the proposed algorithms in terms of information loss and private information disclosure |
Palavras-Chave: |
Association rules; Business collaboration; Collaborative projects; Competitive knowledge; conhecimento competitivo; conhecimento sensitivo; Information loss; Knowledge protection; Mineração de dados; Privacy preserving data mining; Privacy safeguards; Private information disclosure; Proteção do conhecimento; Regras de associação; Regras sensitivas; Sensitive knowledge; Sensitive rules. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
LEADER 01904naa a2200361 a 4500 001 1008263 005 2020-01-17 008 2006 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1504/IJBIDM.2006.009135$2DOI 100 1 $aOLIVEIRA, S. R. de M. 245 $aA unified framework for protecting sensitive association rules in business collaboration.$h[electronic resource] 260 $c2006 500 $aNa publicação: Stanley R. M. Oliveira. 520 $aAbstract. The sharing of association rules has been proven beneficial in business collaboration, but requires privacy safeguards. One may decide to disclose only part of the knowledge and conceal strategic patterns called sensitive rules. The challenge here is how to protect the sensitive rules without losing the benefit of mining. To address this problem, we propose a unified framework that combines: a set of algorithms to protect sensitive knowledge; retrieval facilities to speed up the process of knowledge protecting; and a set of metrics to evaluate the effectiveness of the proposed algorithms in terms of information loss and private information disclosure 653 $aAssociation rules 653 $aBusiness collaboration 653 $aCollaborative projects 653 $aCompetitive knowledge 653 $aconhecimento competitivo 653 $aconhecimento sensitivo 653 $aInformation loss 653 $aKnowledge protection 653 $aMineração de dados 653 $aPrivacy preserving data mining 653 $aPrivacy safeguards 653 $aPrivate information disclosure 653 $aProteção do conhecimento 653 $aRegras de associação 653 $aRegras sensitivas 653 $aSensitive knowledge 653 $aSensitive rules 700 1 $aZAÏANE, O. R. 773 $tInternational Journal Business Intelligence and Data Mining$gv. 1, n. 3, p. 247-287, 2006.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
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Origem |
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Registros recuperados : 88 | |
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20. |  | CASTELÃO, A. B. C.; NISHIBE, C.; ZUMÁRRAGA, M. J.; CATALDI, A.; BIGI, F.; RAMOS, C. A. do N.; ALMEIDA, V. F.; ARAUJO, F. R. Comparação de genes de virulência de duas cepas de Mycobacterium bovis com perfis patogênicos contrastantes. Campo Grande, MS: Embrapa Gado de Corte, 2015 ( Embrapa Gado de Corte. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 33)Tipo: Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
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