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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
13/04/2005 |
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Data da última atualização: |
17/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
OLIVEIRA, S. R. de M.; ZAÏANE, O. |
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Afiliação: |
STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; OSMAR R. ZAÏANE, University of Alberta. |
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Título: |
Privacy-preserving clustering by object similarity-based representation and dimensionality reduction transformation. |
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Ano de publicação: |
2004 |
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Fonte/Imprenta: |
In: WORKSHOP ON PRIVACY AND SECURITY ASPECTS OF DATA MINING; IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA MINING, 4., 2004, Brighton, UK. Proceedings... Brighton: IEEE Computer Society, 2004. p. 21-30. |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Na publicação: Stanley R. M. Oliveira. |
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Conteúdo: |
Preserving privacy of individuals when data are shared for clustering is a challenging problem. Data owners must not only meet privacy requirements but also guarantee valid clustering results. In this paper, we show that this dual goal can be achieved by transforming a database using two simple and effective data transformations: Object Similarity-Based Representation (OSBR) and Dimensionality Reduction-Based Transformation (DRBT). The former relies on the idea behind the similarity between objects, and the latter relies on the intuition behind random projection. The major features of our data transformations are: a) they are independent of distance-based clustering algorithms; b) they have a sound mathematical foundation; and c) they do not require CPU-intensive operations. |
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Palavras-Chave: |
Pattern recognition; Privacidade; Reconhecimento de padrões. |
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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: |
null
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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. |  | VASCONCELOS, G. T.; SOUZA, K. X. S. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; CAMARGO NETO, J. Montagem de ambiente para classificação de solos usando ScikitLearn. In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 14., 2018, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2018. p. 104-110. (Embrapa Informática Agropecuária. Eventos técnicos & científicos, 1). Editores técnicos: Carla Geovana do Nascimento Macário, Carla Cristiane Osawa, Flávia Bussaglia Fiorini, Maria Fernanda Moura, Poliana Fernanda Giachetto.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 3. | | VASCONCELOS, G. T.; SOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J.; OLIVEIRA, S. R. de M. Utilizando processamento em cascata e agrupamento em imagens para otimizar modelos de classificação de solos. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 12., 2019, Indaiatuba. Anais... Ponta Grossa: SBIAGRO, 2019. p. 569-575. Organizadores: Maria Fernanda Moura, Jayme Garcia Arnal Barbedo, Alaine Margarete Guimarães, Valter Castelhano de Oliveira. SBIAgro 2019.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| Registros recuperados : 3 | |
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