tailieunhanh - Đề xuất mô hình khai thác luật hiếm trên CSDL phân tán dọc bảo toàn tính riêng tư

Trong phạm vi bài báo "Đề xuất mô hình khai thác luật hiếm trên CSDL phân tán dọc bảo toàn tính riêng tư", đề xuất một mô hình khai thác tập hiếm trên môi trường cơ sở dữ liệu phân tán dọc và bảo toàn tính riêng tư cho dữ liệu của các bên cung cấp dữ liệu trong qua trình khai thác. Mời các bạn cùng tham khảo! | ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH KHAI THÁC LUẬT HIẾM TRÊN CSDL PHÂN TÁN DỌC BẢO TOÀN TÍNH RIÊNG TƢ Cao Tùng Anh Võ Hoàng Khang Văn Nhƣ Bích B Trường Đại học Công nghệ TP. Hồ Chí Minh TÓM TẮT Khai phá tri thức tiềm ẩn trong cơ sở dữ liệu hiện nay là một mục tiêu quan trọng của ngành khoa học khai thác dữ liệu và được rất nhiều nhà nghiên cứu quan tâm. Luật hiếm là luật không thường xuyên xảy ra nhưng lại có giá trị và tính ứng dụng cao trong một số điều kiện môi trường cụ thể. Khai thác luật hiếm trong thực tế cũng là một bài toán đã nhận được nhiều quan tâm từ các nhà khoa học. Tuy nhiên trong dữ liệu thường có chứa những dữ liệu nhạy cảm việc bảo toàn tính riêng tư trong khai thác dữ liệu để tránh tiết lộ những dữ liệu nhạy cảm cũng là một hướng nghiên cứu cấp thiết hiện nay. Khai thác luật hiếm trên cơ sở dữ liệu CSDL phân tán bảo toàn tính riêng tư tập trung vào việc khai thác được các luật hiếm có trong dữ liệu được chia sẻ từ nhiều bên nhưng không làm tiết lộ dữ liệu của các bên tham gia. Trong phạm vi bài báo này chúng tôi đề xuất một mô hình khai thác tập hiếm trên môi trường cơ sở dữ liệu phân tán dọc và bảo toàn tính riêng tư cho dữ liệu của các bên cung cấp dữ liệu trong qua trình khai thác. Từ khóa Bảo toàn tính riêng tư cơ sở dữ liệu phân tán dọc khai thác dữ liệu luật hiếm. 1. GIỚI THIỆU Mục đích của bài toán phát hiện luật kết hợp là tìm ra mối quan hệ giữa các tập mục dữ liệu trong các CSDL lớn và các mối quan hệ này là có ích trong việc hỗ trợ ra quyết định. Ví dụ trong CSDL siêu thị việc phát hiện được quan hệ quot 76 số khách hàng mua kem đánh răng và bàn chải cũng mua khăn mặt quot sẽ rất có ích cho quyết định kinh doanh. Chẳng hạn quyết định về số lượng nhập các mặt hàng này hoặc bố trí chúng tại các ngăn hàng liền kề nhau. Phát hiện luật kết hợp hiếm là một phần của bài toán phát hiện luật kết hợp và hiện đã nhận được nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu. Luật kết hợp hiếm được ứng dụng ở nhiều lĩnh vực khác nhau. Các luật hiếm sẽ giúp xác định ảnh hưởng .

• Cơ sở dữ liệu
• Mô hình khai thác luật hiếm
• Khai thác luật hiếm
• Bảo toàn tính riêng tư
• Cơ sở dữ liệu phân tán dọc
• Quá trình khai thác dữ liệu
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin
• Khai thác mẫu tuần tự nén
• Mã hóa dữ liệu tuần tự
• Quá trình khai phá mẫu nén
• Thuật toán GoKrimp
• Khai thác tập mục lợi ích
• Thuật toán làm sạch tập mục lợi ích cao
• Quá trình làm sạch dữ liệu
• Thuật toán TWU Mining
• Khai thác chuỗi phổ biến
• Chuỗi phổ biến đóng
• Chuỗi sinh phổ biến
• Bài toán khai thác các chuỗi
• Quá trình phục hồi dữ liệu
• Nấm đạo ôn
• Magnaporthe oryzae
• Polysaccharide monooxygenase
• Quá trình phân hủy lignocellulose
• PMO thuộc họ AA9
• Tạp chí Dầu khí
• Khai thác dầu khí
• Áp suất cao nhiệt độ cao
• Nhiệt độ thành hệ
• Đồng hồ đáy
• Nhiệt độ trong quá trình đóng giếng
• Tạp chí Nông nghiệp
• Gen mã hóa tiểu phần YA
• Nhân tố phiên mã NF Y
• Quá trình phát triển cây rau dền
• Đặc điểm cấu trúc gen