Offentligt. Sekretessbevarande data mining (PPDM) har därför blivit en viktig fråga under de senaste åren. Det mest allmänna sättet för PPDM är att sanera databasen för att dölja känslig information. I detta dokument föreslås en ny göm-missing-artificial verktyg (HMAU) algoritm för att dölja känsliga objekt genom transaktionsradering. Transaktionen med det maximala förhållandet av känslig till icke-känslig en är därför valt att helt tas bort. Tre biverkningar av att dölja fel, saknade objekt och konstgjorda objekt anses utvärdera om transaktionerna måste tas bort för att dölja känsliga objekt. Tre vikter tilldelas också som betydelse för tre faktorer, som kan ställas in enligt användarnas krav. Experiment utförs sedan för att visa den föreslagna algoritmens prestanda i exekveringstid, antal borttagna transaktioner och antal biverkningar.
En ny göm-missing-artificial verktyg (HMAU) algoritm har föreslagits av C. Lin et al. REF. att dölja känsliga objektsuppsättningar genom transaktionsindragning.
Reducing Side Effects of Hiding Sensitive Itemsets in Privacy Preserving Data Mining
{'venue': 'The Scientific World Journal', 'journal': 'The Scientific World Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}